(untitled) (Universal xalqaro ilmiy jurnal, 2026)
В данной статье исследуется роль технологий Explainable AI (XAI) в анализе научных результатов и повышении их надежности в естественных и точных науках. В исследовании применяются современные методы XAI, такие как LIME и SHAP, для оценки прозрачности моделей, уровня ошибок и соответствия экспертным оценкам. Результаты показывают, что методы XAI повышают надежность моделей на 23–30%, снижают количество неправильных решений и укрепляют доверие к научным исследованиям. Полученные данные демонстрируют практическую применимость подходов XAI как эффективного инструмента в научных исследованиях. Разработка автоматизированных научных платформ на основе XAI рассматривается как актуальная задача для будущих исследований и практики.