Искусственный интеллект набирает обороты по всему миру, каждое государство стремится использовать достижение индустрии 4 в различных секторах экономики. Анализ работ связанных с темой исследования показывает, что практически во многих странах используется искусственный интеллект (ИИ), для разработки прогнозных моделей принятия управленческих решений в сфере учета твердых бытовых отходов (ТБО). Для машинного обучения ИИ, используются различные методики, на основе ограниченного набора данных по которым формируются прогнозные решения по объему формируемых твердых бытовых отходов в том или ином районе. Основным недостатком, этих исследований является возможность использования результатов исследований, только в отдельно взятой стране. Это прежде всего, связано с уровнем жизни, культуры и особенностей законодательства стран. Поэтому решение задачи связанной с использованием ИИ для автоматизации управления ТБО, должно решаться для каждой страны с учетом внутренней специфики. В Республике Казахстан, на сегодняшний день отсутствует, должный контроль и учет ТБО, со стороны государства и культура, высокий уровень жизни большинства населения. Для решения задачи автоматизированного управления ТБО, с использованием ИИ, предлагается разработка базы знаний, в качестве набора входных данных принимается, уровень образования, распределение по зонам сбора в городе, социально-экономическая стратификация, численность населения и количество твердых отходов, образующихся за определенный период времени. Первоначальное наполнение базы знаний, обеспечивается по данным последней переписи населения Республики Казахстан https://stat.gov.kz/ru/national/2021/. Для прогнозных оценок объема ТБО, использован метод лесного конвейера с байесовской оптимизацией (RFBO). Алгоритм и архитектура программного решения достаточно информативна. Достоверность прогнозных решений по объему ТБО, представленной программы составляет не менее 90% с учетом корректности набора входных данных. Программный код написан на языке Python. Предлагаемое в статье решение проблемы связанное с автоматизацией управления ТБО, основано на международном опыте с учетом выявленных недостатков, а также с перспективами и тенденциями осмысления жителями страны и коммунальной службами страны, возможного мусорного коллапса. К возможным недостаткам программы, является наличие постоянного доступа к сети интернет, необходимость большого объема оперативной памяти, производительность компьютера. Программа может использоваться в качестве готового решения при проведении прогнозных оценок ТБО для различных регионов.

искусственный интеллект, управление, твердые бытовые отходы, алгоритм, система управления, база знаний, большие данные