Аннотация. Цель исследования изучить влияние качества данных, сопряженных с ним факторов и формализовать логические и математические связи между аргументами функции обучения нейронной сети или искусственного интеллекта для демонстрации взаимосвязи с безопасностью полетов.
Для достижения цели необходимо решить следующие задачи. Первое — оценить текущее состояние вопроса применения искусственного интеллекта в процедурах предполетного осмотра, а также ремонта и технического обслуживания воздушного судна. Это необходимо для определения уровня технологической интеграции нейронных сетей и искусственного интеллекта. Второе — на основе полученных данных необходимо определить актуальные платформы для обучения искусственного интеллекта. Это позволит определить дополнительные технические аргументы, влияющие на конечный результат обучения искусственного интеллекта. Третье — формализовать логико-математическую связь между влияющими факторами и конечным результатом. Определить дополнительные влияющие факторы и также формализовать. Формальный способ записи позволяет строить процедурно-последовательную линию связи для мониторинга рисков в отношении безопасности полетов.
Для решения задач применялись следующие методы. Метод наблюдения, который был применен по отношению информации, которая была собрана в ходе отслеживания хронологии применения различных автоматизированных технологий оптического обнаружения неисправностей. Декомпозиция, которая позволила отделить от комплексной технологии функциональную часть компьютерной программы, которая определяет неисправности. Сравнительный анализ, который позволил определить сильные и слабые стороны различных нейронных сетей и архитектур технических систем для этих нейронных сетей и искусственного интеллекта Математический анализ, который позволяет формализовать выражения, характеризующие влияние аргументов комплексной функции и определить аддитивность и мультипликативность комплексной функции. Диверсионный и функциональный анализы, которые позволяют определить взаимосвязи между аргументами комплексных функций и конечной комплексной функции безопасности полетов. В результате были представлены выражения, которые отражают логико-математическую связь в функционально-последовательной передаточной линии связи от аргументов нейронной сети и искусственного интеллекта до комплексного показателя безопасности полетов.

Ключевые слова: искусственный интеллект, нейронные сети, предполетный осмотр, модели искусственного интеллекта, сравнительный анализ, безопасность полетов.