<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.2 20190208//EN" "https://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.2/JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en">
<front> <journal-meta>
<journal-id journal-id-type="publisher-id">Russian Journal of Housing Research</journal-id>
<journal-title-group>
<journal-title xml:lang="en">Russian Journal of Housing Research</journal-title>
<trans-title-group xml:lang="ru">
<trans-title>Жилищные стратегии</trans-title>
</trans-title-group>
</journal-title-group>
<issn publication-format="print">2410-1621</issn>
<issn publication-format="electronic">2412-9089</issn>
<publisher>
<publisher-name xml:lang="en">BIBLIO-GLOBUS Publishing House</publisher-name>
</publisher>
</journal-meta><article-meta>
<article-id pub-id-type="publisher-id">125055</article-id>
<article-id pub-id-type="doi">10.18334/zhs.13.2.125055</article-id>
<article-id custom-type="edn" pub-id-type="custom">ZNUKLC</article-id>
<article-categories>
<subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
<subject>Articles</subject>
</subj-group>
<subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
<subject>Статьи</subject>
</subj-group>
<subj-group subj-group-type="article-type">
<subject>Research Article</subject>
</subj-group>
</article-categories>
<title-group>
<article-title xml:lang="en">Adjacent territory management based on artificial intelligence</article-title>
<trans-title-group xml:lang="ru">
<trans-title>Управление придомовыми территориями с использованием искусственного интеллекта</trans-title>
</trans-title-group>
</title-group>
<contrib-group>
<contrib contrib-type="author">

<name-alternatives>
<name xml:lang="en">
<surname></surname>
<given-names> </given-names>
</name>
<name xml:lang="ru">
<surname></surname>
<given-names> </given-names>
</name>
</name-alternatives>
<bio xml:lang="ru">
<p></p>
</bio>
<email></email>

</contrib>
</contrib-group>
<pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2026-06-30" publication-format="print">
<day>30</day>
<month>06</month>
<year>2026</year>
</pub-date>
<volume>13</volume>
<issue>2</issue>
<issue-title xml:lang="en">VOL 13, NO2 (2026)</issue-title>
<issue-title xml:lang="ru">ТОМ 13, №2 (2026)</issue-title>
<fpage></fpage>
<lpage></lpage>
<history>
<date date-type="received" iso-8601-date="2026-04-02">
<day>02</day>
<month>04</month>
<year>2026</year>
</date>
<date date-type="accepted" iso-8601-date="2026-05-07">
<day>07</day>
<month>05</month>
<year>2026</year>
</date>
</history>

<permissions>
<copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2026, Kulkov A. A.</copyright-statement>
<copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2026, Кульков А. А.</copyright-statement>
<copyright-year>2026</copyright-year>
<copyright-holder xml:lang="en">Kulkov A. A.</copyright-holder>
<copyright-holder xml:lang="ru">Кульков А. А.</copyright-holder>
<ali:free_to_read xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" start_date="2026-06-30"/>
</permissions>



<self-uri xlink:href="https://1economic.ru/lib/125055">https://1economic.ru/lib/125055</self-uri>
<abstract xml:lang="en"><p>The quality of the adjacent territory plays a key role in the attractiveness of housing for buyers, directly affecting its market competitiveness. The offer covers not only landscaping and landscaping but also the developed infrastructure and other components that determine the attractiveness of the residential complex for potential buyers. A well-maintained house territory is a significant competitive advantage when choosing real estate, especially in a saturated market. According to the conducted research, the accessibility of recreational spaces, such as green spaces, play complexes and leisure areas, coincides with an increase in living satisfaction and is a significant driver of an increase in the capital value of real estate. Amid modern global development, artificial intelligence is showing significant growth in popularity, and the construction industry should actively integrate its capabilities. The integration of artificial intelligence into the construction sector, as a rule, stimulates its development. And subsequently creates optimal conditions for staff activities. The article analyzes the potential applications of artificial intelligence in order to develop an optimal and highly efficient management model and organization of adjacent territories. This article is intended for specialists of construction companies responsible for the installation of small architectural forms and elements of landscape design. In turn, these elements are used in the adjacent territories of apartment buildings. The research conducted on the basis of this has both practical significance and relevance.</p>
</abstract>
<trans-abstract xml:lang="ru"><p>Качество придомовой территории играет ключевую роль в привлекательности жилья для покупателей, напрямую влияя на его рыночную конкурентоспособность. Предложение охватывает не только ландшафтный дизайн и озеленение, но также развитую инфраструктуру и прочие составляющие, определяющие привлекательность жилого комплекса для потенциальных покупателей. Благоустроенная придомовая территория является существенным конкурентным преимуществом при выборе недвижимости, особенно на насыщенном рынке. Согласно проведенным исследованиям, доступность рекреационных пространств, таких как зеленые насаждения, игровые комплексы и зоны досуга, совпадает с повышением удовлетворенности проживанием и является значимым драйвером увеличения капитальной стоимости объектов недвижимости. В контексте современного глобального развития, искусственный интеллект демонстрирует значительный рост популярности, и строительная отрасль должна активно интегрировать его возможности. Интеграция искусственного интеллекта в строительную сферу, как правило стимулирует её развитие. И впоследствии формирует оптимальные условия для деятельности персонала. В настоящем исследовании анализируются потенциальные применения искусственного интеллекта с целью разработки оптимальной и высокоэффективной модели управления и организации придомовых территорий. Данная статья предназначена для специалистов строительных компаний, ответственных за установку малых архитектурных форм и элементов ландшафтного дизайна. В свою очередь, эти элементы находят применение на придомовых территориях многоквартирных зданий. Проведенное на основе этого исследование обладает как практической значимостью, так и актуальностью</p>
</trans-abstract>
<kwd-group xml:lang="en">
<kwd>artificial intelligence</kwd>
<kwd>apartment building</kwd>
<kwd>small architectural forms</kwd>
<kwd>valuation</kwd>
<kwd>adjacent territory</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru">
<kwd>искусственный интеллект</kwd>
<kwd>многоквартирный жилой дом</kwd>
<kwd>малые архитектурные формы</kwd>
<kwd>оценка стоимости</kwd>
<kwd>придомовая территория</kwd></kwd-group>
</article-meta>
</front>
<back> <ref-list>
<ref id="B1">
<label>1.</label>
<mixed-citation>1. Богомолов А.И., Харитонова А.Е. Использование искусственного интеллекта в экономике: проблемы и перспективы // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2023. – № 4. – c. 16-23.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B2">
<label>2.</label>
<mixed-citation>2. Мартьянова Е.В., Полбин А.В. Влияние информационных технологий и искусственного интеллекта на экономический рост: анализ теоретических подходов // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. – 2025. – № 1. – c. 5-27.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B3">
<label>3.</label>
<mixed-citation>3. Ванюшев А.А., Мокшин В.В., Мавлиев Л.Ф. Адаптивные сверхточные нейронные сети в интеллектуальных транспортных системах // Известия КГАСУ. – 2025. – № 2. – c. 277-290.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B4">
<label>4.</label>
<mixed-citation>4. Заведеев Е.В., Бигаев Г.В. Большие данные и искусственный интеллект в стратегическом управлении - тенденции и перспективы развития в Российских условиях // Экономика и предпринимательство. – 2024. – № 12. – c. 438-445.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B5">
<label>5.</label>
<mixed-citation>5. Джумалиев Н.Т. Искусственный интеллект в проектировании строительных объектов: экономические проблемы и перспективы // Russian Economic Bulletin. – 2025. – № 4. – c. 229-236.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B6">
<label>6.</label>
<mixed-citation>6. Вирцев М.Ю. Совершенствование систем управления предприятиями регионального строительного комплекса на основе проектно-ориентированного подхода (на примере Республики Татарстан). / диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук // ФГБОУ ВПО Казанский национальный исследовательский технологический университет. - Казань, 2005.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B7">
<label>7.</label>
<mixed-citation>7. Кульков А.А., Егорова Е.В. Реализация инвестиционных проектов строительства многоквартирных жилых домов из деревянных конструкций на примере SLT-панелей // Экономика строительства и жилищно-коммунального хозяйства. – 2025. – № 1. – c. 57-62.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B8">
<label>8.</label>
<mixed-citation>8. Драгуленко В.В., Золкин А.Л., Малова Н.Н., Скибин Ю.В. Влияние цифровых технологий на конкурентоспособность организации // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2025. – № 1. – c. 129-139.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B9">
<label>9.</label>
<mixed-citation>9. Летягина Е.Н., Перова В.И. Искусственный интеллект в анализе региональных инновационных экосистем Российской Федерации в условиях импортозамещения // Экономический анализ: теория и практика. – 2024. – № 5. – c. 834-856.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B10">
<label>10.</label>
<mixed-citation>10. Хохлов Ю.Е. Стандарты работы с данными для искусственного интеллекта: ландшафт стандартизации искусственного интеллекта // Информационное общество. – 2023. – № 3. – c. 78-96.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B11">
<label>11.</label>
<mixed-citation>11. Вирцев М.Ю. Мачульский А.И. Инвестиции в искусственный интеллект: финансовые затраты на внедрение и использование // Региональные проблемы преобразования экономики. – 2025. – № 9. – c. 261-268.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B12">
<label>12.</label>
<mixed-citation>12. Мухаметзянова Д.Д., Кульков А.А., Дербенев Н.А., Каримова З.Н. Эффективность внедрения инновационных технологий в строительной отрасли // Жилищные стратегии. – 2025. – № 2. – c. 247-258.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B13">
<label>13.</label>
<mixed-citation>13. Михальченко О.Ю. Бифуркации в календарно-сетевом планировании строительных проектов: методы прогнозирования и адаптивного управления // Известия КГАСУ. – 2025. – № 1. – c. 122-129.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B14">
<label>14.</label>
<mixed-citation>14. Похлёбин П.С., Боднар А.В., Нестеренко А.Р. Инвестиции в искусственный интеллект: оценка экономической целесообразности и потенциальные риски // Информатика и кибернетика. – 2024. – № 3. – c. 25-31.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B15">
<label>15.</label>
<mixed-citation>15. Саниева А.Д. Инвестиции в ИИ: как инвесторы могут воспользоваться новыми перспективами // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2024. – № 7. – c. 72-83.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B16">
<label>16.</label>
<mixed-citation>16. Онлайн-сервис. [Электронный ресурс]. URL: www.kazan.cian.ru (дата обращения: 02.04.2026).</mixed-citation>
</ref>
</ref-list>
</back>
</article>