Данное исследование посвящено применению искусственного интеллекта для усовершенствования численного метода конечных разностей в моделировании несжимаемого потока жидкости в прямоугольной области с определенными начальными и краевыми условиями. Численные методы широко применяются в гидродинамике, однако точность и эффективность таких методов могут быть улучшены за счет использования методов искусственного интеллекта, таких как машинное обучение и глубокие нейронные сети. В данном исследовании предлагается совмещение конечных разностей с методами искусственного интеллекта для более точного и эффективного моделирования потока жидкости в прямоугольной области. Полученные результаты могут быть полезны для разработки более точных и эффективных методов моделирования потоков жидкости в различных инженерных приложениях.