Искусственный интеллект и машинное обучение внедряются в технические средства через встроенные нейросети для обработки сигналов и принятия решений в реальном времени. Тренды: снижение размера моделей до десятков килобайт — десятков мегабайт, перенос вычислений на edge и TinyML, федеративное обучение для приватности, аппаратные ускорители (NPU/TPU) с приростом производительности 10–100×, оптимизация энергопотребления до 50% и применение в автономных системах, предиктивном обслуживании, компьютерном зрении и адаптивном управлении