В данной статье проанализирована эффективность использования нейронной сети для определения маневров расхождения двух судов. Дано краткое описание алгоритма и скрипта MATLAB, позволяющего находить изменения курсов для предотвращения столкновений пар судов. Описывается процесс создания обучающей выборки с помощью ранее разработанного скрипта, включающий предварительную обработку данных для устранения нереалистичных сценариев сближения пар судов, а также ситуаций, в которых отсутствует опасность столкновения. Обучение нейронных сетей выполнялось с помощью алгоритмов оптимизации Левенберга – Марквардта и Adam. В ходе исследования было обучено одиннадцать нейронных сетей с различными параметрами, из которых выбрана сеть, позволяющая прогнозировать изменения курсов для расхождения на безопасной дистанции для пар судов с точностью 94,8 % (точность прогнозов нейронной сети в данном исследовании определена как количество пар изначально опасно сближающихся судов, дистанция кратчайшего сближения которых после обработки нейронной сетью находилась в пределах 0,8–1,2 мили, поделенной на общее количество пар судов). В исследовании выполнено сравнение времени, затраченного на вычисление маневров расхождения с использованием алгоритма и нейронной сети. Исследование показало, что при увеличении количества опасно сближающихся судов до четырех и выше нейронная сеть затрачивает на прогнозирование маневра расхождения в пять раз меньше времени, чем алгоритм. С увеличением числа опасно сближающихся судов разрыв во времени обработки данных между нейронной сетью и алгоритмом увеличивается, что подтверждает целесообразность применения нейронных сетей в обработке больших массивов данных с парами опасно сближающихся судов. В дальнейших исследованиях планируется создать алгоритм для решения задачи безопасного расхождения группы судов, осуществляемого на основе попарного анализа опасности столкновений.