Рост потребления и неэффективного использования электросетей, колебания тенденций спроса и предложения, отсутствие критической аналитики для успешного управления – вот лишь некоторые из проблем, с которыми в настоящее время сталкиваются энергетические предприятия во всем мире. Оценка возможностей технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для содействия расширению производства энергии в развивающихся странах является одной из целей данного исследования. Эти проблемы становятся общепринятыми из-за роста несанкционированных подключений к электросети и того факта, что большое количество энергии не учитывается и не оплачивается. Решение проблем, возникающих из-за частых отключений электроэнергии и повсеместного отсутствия доступа к электроэнергии во многих развивающихся странах, является одним из ключевых факторов требующих особого внимания. Результаты показывают, что искусственный интеллект и машинное обучение вносят значительный вклад в области прогнозного обслуживания турбин, оптимизации энергопотребления, управления сетями, прогнозирования цен на энергию, а также оценки спроса на энергию и эффективность строительства домов нового поколения. В исследовании также рассматриваются вопросы о том, что необходимо сделать для того, чтобы развивающиеся страны смогли использовать искусственный интеллект и машинное обучение в энергетическом секторе.The growth of consumption and inefficient use of power grids, fluctuations in supply and demand trends, the lack of critical analytics for successful management are just some of the problems that energy companies around the world are currently facing. Evaluating the capabilities of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) technologies to promote the expansion of energy production in developing countries is one of the goals of this study. These problems are becoming common due to the growth of unauthorized connections to the power grid and the fact that a large amount of energy is not taken into account and is not paid for. Addressing the problems arising from frequent power outages and widespread lack of access to electricity in many developing countries is one of the key factors requiring special attention. The results show that AI and ML make a significant contribution in the field of predictive maintenance of turbines, optimization of energy consumption, network management, forecasting energy prices, as well as assessing energy demand and the efficiency of the construction of new generation homes. The study also examines what needs to be done in order for developing countries to be able to use artificial intelligence and machine learning in the energy sector.