Задача 1: Прогнозирующий алгоритм
Цель: Снизить энергопотребление за счет умного прогноза гололеда.

• Интегрировать API погодных данных (температура, влажность, осадки).
• Разработать алгоритм оценки риска обледенения с вероятностью >90%.
• Настроить автоматическое включение подогрева за 2 часа до критических условий.

Задача 2: Мобильное приложение
Цель: Обеспечить удаленный контроль и мониторинг.

• Реализовать дашборд с статусом системы и прогнозом.
• Добавить ручное управление и настройку сценариев.
• Настроить push-уведомления о критических событиях.

Задача 3: Аппаратный модуль
Цель: Повысить надежность системы.

• Разработать влагозащищенный контроллер с GSM-модулем.
• Интегрировать датчики температуры и влажности с точностью ±0.5°C.
• Обеспечить автономную работу до 24 часов при отключении сети.

Результат: Энергоэффективная система антиобледенения с прогнозированием и удаленным управлением.