Інтелектуальні системи прогнозування температури зерна: стан та перспективи розвитку

Abstract

Розглянуто сучасні підходи до прогнозування температури зерна під час зберігання як ключового чинника забезпечення якості агропродукції. Описано обмеження традиційних методів та переваги інтелектуальних систем — нейронних мереж, нечіткої логіки, гібридних моделей. Окреслено перспективні напрями розвитку, зокрема хмарні технології, цифрові двійники, DSS-системи та агроплатформи. Визначено основні переваги впровадження таких рішень.

The modern approaches to forecasting grain temperature during storage as a key factor in ensuring the quality of agricultural products are discussed. The limitations of traditional methods and the advantages of intelligent systems — neural networks, fuzzy logic, and hybrid models — are described. Prospective development directions are outlined, including cloud technologies, digital twins, DSS systems, and agro-platforms. The main benefits of implementing such solutions are identified.