В статье представлена разработка интеллектуальной системы управления пневматической сеялкой точного высева, основанной на гибридном подходе, объединяющем методы вычислительной гидродинамики (CFD) и машинного обучения. Цель исследования – повышение точности высева семян и снижение энергопотребления системы. Численное моделирование воздушного потока позволило оптимизировать параметры работы сеялки, а адаптивные алгоритмы управления, включая нейросетевые методы, обеспечили стабильность системы в изменяющихся условиях эксплуатации. Результаты показали улучшение точности высева на 15–20%, снижение энергопотребления на 18–22% и повышение устойчивости системы к внешним возмущениям, таким как изменение скорости агрегата и рельефа поля. Экономический анализ подтвердил быструю окупаемость решения за 2-3 сезона благодаря экономии топлива и снижению расхода семян. Разработанная система также уменьшает нагрузку на оператора и повышает экологичность за счет оптимизации энергозатрат. Перспективы работы включают интеграцию с технологиями точного земледелия, использование данных GPS/ГЛОНАСС и развитие облачных сервисов для коллективного обучения алгоритмов. Практическая значимость исследования заключается в возможности модернизации существующих сеялок без значительных затрат, что делает технологию доступной для широкого круга сельхозпроизводителей.