
This paper considers a comprehensive approach to the use of intelligent systems in the context of smart cities, which is aimed at increasing their social sustainability under the conditions of growing urbanization and globalization. Cities face challenges related to the need to optimize the management of urban resources and improve the quality of life of residents, which requires innovative approaches to planning and the use of advanced technologies. The proposed intelligent system architecture, integrating six modules such as quality of life modeling, socio-economic analysis, intelligent tourism, environmental monitoring, legal interpretation, and misinformation detection, has demonstrated a 25–40 % performance improvement depending on the module. The effectiveness of the proposed system is explained by the use of advanced algorithms of machine learning and data analysis, which makes it possible to reduce the time of solving critical tasks and increase the adaptability of the city infrastructure to future challenges. Owing to the integration of intelligent systems into city management, cities gain the ability to respond more effectively to current and projected social and environmental challenges, significantly improving the quality of life and environmental sustainability. The proposed system could be implemented in cities of different sizes and configurations, contributing to long-term socio-economic development and environmental sustainability. Effective implementation of the system reduces city management costs by up to 30 %, while reducing CO2 emissions by 10–15 %, which is important in the context of combating climate change
В статті розглядається комплексний підхід до використання інтелектуальних систем у контексті розумних міст, який спрямований на підвищення їх соціальної стійкості в умовах зростаючої урбанізації та глобалізації. Міста стикаються з викликами, пов’язаними з необхідністю оптимізації управління міськими ресурсами та покращенням якості життя мешканців, що вимагає інноваційних підходів до планування та використання передових технологій. Запропонована архітектура інтелектуальної системи, інтегруючи шість модулів – моделювання якості життя, соціально-економічний аналіз, інтелектуальний туризм, моніторинг довкілля, юридичну інтерпретацію та виявлення дезінформації, продемонструвала підвищення продуктивності на 25–40 % в залежності від модуля. Ефективність запропонованої системи пояснюється застосуванням передових алгоритмів машинного навчання та аналізу даних, що дозволяє скорочувати час вирішення критичних завдань та підвищувати адаптивність міської інфраструктури до майбутніх викликів. Завдяки інтеграції інтелектуальних систем у міське управління, міста здобувають можливість ефективніше реагувати на поточні та прогнозовані соціальні та екологічні виклики, значно підвищуючи якість життя та екологічну стійкість. Запропонована система може бути впроваджена у містах різного розміру та конфігурації, сприяючи довгостроковому соціально-економічному розвитку та екологічній стійкості. Ефективне впровадження системи зменшує витрати на управління містом до 30 %, одночасно знижуючи викиди CO2 на 10–15 %, що важливо у контексті боротьби зі змінами клімату
intelligent systems, розумні міста, machine learning, smart cities, socio-economic analysis, modeling, машинне навчання, соціально-економічний аналіз, інтелектуальні системи, моделювання
intelligent systems, розумні міста, machine learning, smart cities, socio-economic analysis, modeling, машинне навчання, соціально-економічний аналіз, інтелектуальні системи, моделювання
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
