5. Алгоритми прийняття рішень та застосування штучного інтелекту
Рівень інтелектуалізації системи визначається не кількістю датчиків, а алгоритмами, за допомогою яких отримана інформація перетворюється на рішення.
Найпростішим є порогове управління. Система порівнює поточне значення параметра з установленим порогом. Наприклад, якщо вологість ґрунту опускається нижче заданої межі, формується команда на початок поливу. Перевагою такого підходу є простота, прозорість і невисока потреба в обчислювальних ресурсах. Водночас він має обмеження, оскільки не враховує повною мірою динаміку водного балансу та майбутні погодні умови. Більш комплексним є управління на основі водного балансу. У цьому випадку враховуються запаси води в ґрунті, надходження води з опадами та зрошенням, а також її витрати через евапотранспірацію. Наступним етапом є прогнозне управління, яке використовує прогнозовані погодні умови. Такий підхід дає змогу враховувати не лише поточний стан ґрунту, а й очікувані зміни атмосферного попиту на воду.
Подальший розвиток пов'язаний із використанням методів машинного навчання (Machine Learning). Моделі машинного навчання можуть аналізувати великі масиви даних, що містять інформацію про погодні умови, властивості ґрунту, режими зрошення, стан рослин та результати попередніх поливів. Для задач прогнозування та класифікації у дослідженнях розглядаються, зокрема, штучні нейронні мережі, дерева рішень, Random Forest, Support Vector Machine, K-nearest neighbors та інші методи. Застосування машинного навчання може бути корисним для прогнозування потреби в поливі, виявлення аномалій, оптимізації режиму зрошення та діагностики несправностей.
Водночас застосування штучного інтелекту має певні обмеження. Якість прогнозу залежить від обсягу та репрезентативності навчальних даних, правильності вимірювань, умов функціонування системи та відповідності моделі конкретному об'єкту. Тому штучний інтелект у системах зрошення доцільно розглядати передусім як інструмент підтримки прийняття агрономічних рішень, а не як самостійну заміну агрономічних знань.