Штучний інтелект як інструмент хімічної інженерії: аналіз, моделювання, числові методи, оптимізація, інтеграція

Abstract

У статті розглянуто сучасні напрями застосування штучного інтелекту (ШІ) у хімічній інженерії як потужного інструмента для вирішення широкого спектра дослідницьких та інженерно-технологічних задач. Зроблено акцент на системній інтеграції ШІ з числовими методами, математичним моделюванням, оптимізацією технологічних процесів та автоматизованим управлінням промисловим обладнанням. Здійснено огляд сучасної літератури, який підтверджує актуальність теми, зростання наукового інтересу до машинного навчання та глибинних нейронних мереж у прикладних хімічних задачах, а також зміщення парадигми моделювання – від аналітичних рівнянь до гібридних, інтерпретованих моделей, що враховують обидві методології. Наведено численні приклади ефективного використання ШІ для побудови імітаційних моделей, розв’язання обернених задач, передбачення властивостей матеріалів, оптимізації сировинного складу та прогнозування технічного стану обладнання. Показано, що нейромережеві моделі здатні у десятки разів прискорити чисельні розрахунки та підвищити їх точність.

This article explores contemporary approaches to the application of artificial intelligence (AI) in chemical engineering as a powerful tool for solving a wide range of research and industrial challenges. The paper emphasizes the systematic integration of AI with numerical methods, mathematical and simulation modeling, process optimization, and automated control of industrial systems. A comprehensive literature review confirms the high relevance of this topic and the growing scientific interest in machine learning and deep neural networks for applied chemical tasks. The paradigm of chemical process modeling is shifting from rigid analytical equations toward hybrid, interpretable AI-enhanced models. The article presents numerous real-world examples of AI being used to construct simulation models, solve inverse problems, forecast material properties, optimize feedstock composition, and predict equipment failures. Neural network models have been shown to accelerate numerical simulations by an order of magnitude while significantly improving accuracy.