Аннотация:В работе рассмотрена проблема потери устойчивости твердых образцов при высокотемпературной ползучести. Автором применен оригинальный подход: оперируя лишь экспериментальными данными (фотографиями испытаний образцов на разрыв), научиться определять различные критические состояния образцов. Для обработки фотографий использован метод машинного обучения (нейронных сетей). На первом этапе удалось определить продольную логарифмическую деформацию образцов, для чего были применена линейная регрессия на прогнозах трёх нейронных сетей. Далее с использованием четырёх сверточных нейронных сетей с одним выходом были спрогнозированы безразмерные моменты локализации деформаций в плоских образцах.