W wielu przypadkach decyzje podejmowane są nie w wyniku wykonania szczegółowych obliczeń, lecz poprzez gromadzenie jak najszerszej, eksperckiej wiedzy i analizę porównawczą przykładów z przeszłości. Jeśli do tego dodać, iż analiza problemów inżynierskich wymaga bazowania na coraz większej liczbie danych, to okazuje się, że wymaga się od ludzi przetwarzania zbyt wielu informacji. Dlatego czasami okazuje się, że nie wystarczy zatrudnienie jednego eksperta, trzeba zatrudniać kilku, tak aby wykorzystując łączną wiedzę mogli rozwiązać problem. Pomocą wtedy może okazać się zastosowanie metod związanych ze sztuczną inteligencją. Wielu kojarzy się ona bezpośrednio z informatyką, ale w sztucznej inteligencji komputery są tylko narzędziami, które dzięki interdyscyplinarnemu podejściu pozwalają w nowy, często lepszy sposób podejść do „starych” zagadnień lub rozwiązywać te problemy, których wcześniej nie potrafiono rozwiązać. Niniejszy referat porusza problem wykorzystania sztucznych sieci neuronowych w przewidywaniu awarii.
In many fields of knowledge decisions can’t be taken as result of calculations with great care, but through collecting experts knowledge and analyzing examples from a past. This paper touch a problem of using artificial neural nets in planning repairing. The aim is to learn neural net on data of water mains damages in last twenty years and next to analyze sections of water mains and decide about replacement. The net should compare data this section and many sections with similar parameters.