注释,注释: Исследование затрагивает важную тему разработки и внедрения интеллектуальных систем в агропромышленном производстве, фокусируясь на создании "Умной теплицы" с применением нейронных сетей. В работе детально анализируются ключевые технологические инновации и их роль в устойчивом сельском хозяйстве. Особое внимание уделяется изучению методов сбора, обработки и анализа данных для оптимизации условий выращивания растений. Рассматриваются вопросы эффективности использования ресурсов, контроля влажности, температуры, уровня углекислого газа и освещённости, а также автоматизация полива и подачи удобрений. Особое внимание уделяется созданию адаптивных алгоритмов для прогнозирования оптимальных условий, повышающих урожайность и качество сельскохозяйственной продукции, при одновременном снижении экологического воздействия и затрат. Это открывает новые перспективы для устойчивого развития аграрного сектора, способствуя более эффективному и экологически чистому сельскому хозяйству. Исследование реализовано с использованием аналитического обзора литературы, сравнительного анализа существующих решений и моделирования работы нейронных сетей для предсказания оптимальных условий выращивания. Исследование представляет собой значительный вклад в область применения искусственного интеллекта для управления микроклиматом в теплицах, демонстрируя возможности нейронных сетей в автоматизации агропромышленных процессов. Анализируются перспективы использования ИИ для предсказания и оптимизации условий выращивания, что может привести к революционным изменениям в сельском хозяйстве. Выявленные научные новизны включают разработку и тестирование алгоритмов прогнозирования, способных адаптироваться к меняющимся внешним условиям, и обеспечивать максимальную продуктивность при минимальных затратах ресурсов. Выводы исследования подчеркивают важность дальнейшего изучения и внедрения интеллектуальных систем в агропромышленности, указывая на их потенциал в увеличении урожайности и улучшении качества продукции при одновременном снижении экологического воздействия. В заключении, авторы оценивает перспективы применения нейронных сетей в агропромышленном секторе и рассматривает возможные пути дальнейшего развития "Умных теплиц".

Abstract: The study addresses the crucial topic of designing and implementing smart systems in agricultural production, focusing on the development of a "Smart Greenhouse" utilizing neural networks. It thoroughly examines key technological innovations and their role in sustainable agriculture, emphasizing the collection, processing, and analysis of data to enhance plant growth conditions. The research highlights the efficiency of resource use, management of humidity, temperature, carbon dioxide levels, and lighting, as well as the automation of irrigation and fertilization. Special attention is given to developing adaptive algorithms for predicting optimal conditions that increase crop yield and quality while reducing environmental impact and costs. This opens new avenues for the sustainable development of the agricultural sector, promoting more efficient and environmentally friendly farming practices. Utilizing a literature review, comparative analysis of existing solutions, and neural network simulations for predicting optimal growing conditions, the study makes a significant contribution to applying artificial intelligence for greenhouse microclimate management. It explores the potential of AI in predicting and optimizing growing conditions, potentially leading to revolutionary changes in agriculture. The research identifies scientific innovations, including the development and testing of predictive algorithms that adapt to changing external conditions, maximizing productivity with minimal resource expenditure. The findings emphasize the importance of further studying and implementing smart systems in agriculture, highlighting their potential to increase yield and improve product quality while reducing environmental impact. In conclusion, the article assesses the prospects of neural networks in the agricultural sector and explores possible directions for the further development of "Smart Greenhouses".