Данное исследование посвящено разработке и применению алгоритмов искусственного интеллекта для повышения эффективности работы солнечных панелей. Актуальность проекта обусловлена растущим интересом к возобновляемым источникам энергии и необходимостью оптимизации их производительности для более широкого внедрения. В рамках исследования будет проведен анализ существующих методов оптимизации, рассмотрены различные типы солнечных панелей и их характеристики, проанализированы факторы, влияющие на производительность (освещенность, температура, угол падения солнечных лучей и т.д.). Основной акцент будет сделан на разработку и внедрение нейронных сетей и других алгоритмов машинного обучения для прогнозирования выработки электроэнергии, выявления дефектов и оптимизации углов наклона панелей. Ожидается, что результаты исследования позволят повысить энергетическую эффективность солнечных электростанций, снизить затраты на эксплуатацию и обслуживание, а также внести вклад в развитие устойчивой энергетики. В процессе работы будут использованы методы моделирования, компьютерного анализа данных, а также экспериментальные исследования на реальных солнечных панелях. Полученные результаты будут проанализированы с использованием статистических методов и визуализированы для наглядного представления.