Ovaj rad istražuje primenu veštačke inteligencije u prediktivnom održavanju urbanih infrastrukturnih sistema, koje omogućavaju pravovremenu detekciju kvarova i prognozu potencijalnih oštećenja. Korišćenjem simuliranih podataka, istreniran je model za detekciju anomalija, uz analizu ključnih faktora kao što su temperatura, opterećenje i vibracije. Evaluacijom se ukazuje na visoku tačnost modela, dok diskusija pruža smernice za integraciju sa senzorima. Rad obuhvata izazove i potencijalne buduće pravce razvoja prediktivnog održavanja.