Целью исследования является разработка методов улучшения характеристик существующих систем отопления за счет применения нового алгоритма управления, основанного на параллельном принципе работы и использующего нейросетевые технологии. Предлагаемый способ управления предусматривает анализ специальной компьютерной программой матриц признаков, состоящих как из управляющих воздействий, так и результирующих картинок. Компьютер, которому заранее известно соответствие разных картинок разным режимам, выбирает соответствующий режим на основе изображения, поступающего на вход программы. Этот режим может быть подобран таким образом, что затраты энергии при обеспечении тех условий, которые необходимы пользователю, будут минимальны. Разработано приложение, применяющее нейросетевой алгоритм, с возможностью изменения параметров настройки. Подготовлены наборы изображений с указанием принадлежности к классам по характерным признакам (датасеты), на которых проведено обучение и тестирование нейронной сети. Выполнено более 600 экспериментов с отличающимся количеством эпох обучения. Исследовано влияние количества эпох на средний процент распознавания изображений температурных режимов здания. Для демонстрации возможности реализации предложенного алгоритма были разработаны архитектура системы управления и распределенное приложение, состоящее из главной управляющей программы с человеко-машинным интерфейсом и удаленного веб-приложения, имеющего человеко-машинный интерфейс и микросервис с точкой доступа. Был изготовлен макет здания с подключенной системой управления температурным режимом помещений. Проведенные эксперименты подтвердили эффективность работы предложенного способа управления. Данная технология предусматривает возможность перехода от управления одним зданием к управлению массивом зданий без изменения настроек управления отдельных зданий. Использование этого способа повысит удобство управления, комфортность условий проживания людей и снизит потребление энергии на отопление.