Проаналізовано нейромережеві методи реалізації інтелектуальних компонентів, вибрано нейромережі на базі геометричних перетворень, виділено базові операції, розроблено на основі нейроподібної структури інтелектуальний компонент робототехнічної системи для збільшення точності давачів відстані.
Підвищення точності прогнозування засобами штучного інтелекту є важливим завданням в різних галузях промисловості, економіки, медицини. Ансамблеве навчання є одним із можливих варіантів досягнення цього. Зокрема, побудова стекінгових моделей на підставі різних методів машинного навчання, чи з використанням різних частин наявного набору даних демонструє високу точність прогнозу. Проте потребу правильного підбору членів ансамблю, їх оптимальних параметрів, тощо, зумовлює потребу великих часових витрат на підготовку та навчання таких моделей.