Уявіть: велике місто живе в умовах постійних викликів – блекаути, різкі зміни споживання води, аварійні ситуації, дефіцит ресурсів, воєнні ризики та необхідність швидко ухвалювати рішення. Водопровідна мережа при цьому має працювати безперервно: подавати воду споживачам, підтримувати тиск, забезпечувати роботу насосних станцій і залишатися стійкою навіть тоді, коли зовнішні умови різко змінюються.
Саме для таких задач створюються інтелектуальні математичні моделі комунальної інфраструктури – цифрові двійники, які поєднують геоінформаційні системи, гідравлічне моделювання, графові нейронні мережі, фізично-інформовані нейронні мережі та інші алгоритми штучного інтелекту.
Таку систему у своїй дисертаційній роботі розробляє Тетяна Старовойт – аспірантка вечірньої форми навчання ІПСА КПІ ім. Ігоря Сікорського та фахівчиня, яка працює у комунальному секторі на перетині геоінформаційних систем, цифровізації інженерних мереж, просторової аналітики та підтримки управлінських рішень.
Суть дослідження – створення інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень для водопровідної інфраструктури. За допомогою глибоких математичних обчислень і алгоритмів ШІ система дозволяє симулювати поведінку інженерної мережі під впливом різних кризових сценаріїв: блекаутів, зупинок або обмеженої роботи насосних станцій, панічного споживання, аварій на окремих ділянках, зміни тиску, дефіциту енергоресурсів та інших викликів воєнного часу.
Що вміє система? Система перетворює водопровідну мережу на математичну модель, де труби, вузли, насосні станції, резервуари, засувки та споживачі розглядаються як пов’язані елементи єдиного графа. Це дозволяє алгоритмам ШІ аналізувати не лише окремий об’єкт, а всю систему загалом: як зміна тиску в одному районі вплине на інші ділянки, як поводитиметься мережа під час пікового або панічного споживання, які зони можуть стати вразливими під час блекауту, де зростає ризик аварії та які дії можуть зменшити навантаження на інфраструктуру.
Чому це важливо? Комунальна інфраструктура України сьогодні працює в умовах, для яких більшість класичних інженерних моделей не були спроєктовані. Вони добре описують нормальні режими роботи, але кризові сценарії потребують глибшого аналізу, швидкого прогнозування та одночасного врахування великої кількості факторів. Саме тут штучний інтелект стає не заміною людині, а інструментом посилення її рішень.
Такі моделі допомагають заздалегідь оцінювати ризики, тестувати сценарії «що буде, якщо…», визначати критичні ділянки мережі, підтримувати стабільність водопостачання та підвищувати стійкість міської інфраструктури в умовах невизначеності.
Дослідження показує: майбутнє комунального сектору – це не лише труби, насоси, карти й диспетчерські журнали. Це поєднання реального експлуатаційного досвіду, просторових даних, цифрових двійників, складних математичних моделей і штучного інтелекту, які разом допомагають критичній інфраструктурі триматися навіть у найскладніших умовах.
Публікації пов’язані з дисертацією:
DOI: 10.20535/SRIT.2308-8893.2026.2.06
DOI: 10.20535/SRIT.2308-8893.2026.1.09