Искусственный интеллект (ИИ) трансформирует сельское хозяйство, внедряясь в системы экономичного полива и предлагая решения для оптимизации использования воды, прогнозирования её потребности, мониторинга систем орошения, анализа данных о растениях и управления удобрениями. Технологии ИИ анализируют множество переменных, таких как состояние почвы, климатические условия и характеристики растений, чтобы оптимизировать процессы орошения и способствовать эффективному распределению ресурсов. Это направление актуально для улучшения урожайности и качества сельскохозяйственной продукции, при этом минимизируя затраты и воздействие на окружающую среду. В этом разделе описывается разработка математической модели для оптимизации процесса капельного орошения, учитывая сложные взаимосвязи между водой, почвой, растениями и климатическими условиями. Применение уравнений Навье-Стокса, описывающих движение жидкости, и численных методов, таких как метод конечных элементов, обеспечивает моделирование и оптимизацию потока воды. Процесс оптимизации включает в себя несколько шагов: от моделирования системы и определения параметров до применения оптимизационных методов для нахождения оптимальных решений. Надо подчеркнуть сложность задачи оптимизации полива и важность учета множества переменных, включая практические аспекты капельного орошения, такие как расположение капельниц и типы почвы. По результатам исследований был разработан алгоритм решения уравнения НавьеСтокса в сочетании с дополнительными уравнениями, учитывающими поведение капель (например, уравнения движения капель в поле скорости). Эта модель позволяет описать распределение капель в пространстве и времени, их взаимодействие с окружающей средой и другими каплями, а также поведение жидкости в целом при орошении. Изучены вопросы разработки математической модели и алгоритма искусственного интеллекта для систем капельного орошения. В качестве математической модели для моделирования процессов в системе орошения использовано уравнение Навье-Стокса.