В статье рассматриваются результаты разработки и исследования интеллектуальных технологий, в которых синтезируются и комплексируются подходы, методы и алгоритмы машинного обучения, математического моделирования и экспериментального исследования ЭС, многомерного анализа данных, прогнозирования временных рядов, выделения и отбора диагностических признаков, многокритериальной оптимизации для построения обучающейся системы диагностики. Интеграция интеллектуальных технологий в системы диагностики ЭС не только дополняет существующие подходы, но имеет перспективы стать основой безопасности и надёжности беспилотной авиации, соответствующей концепции «умного» воздушного транспорта (Smart Aviation).