Cybershark & Ap11e
Ap11e
Привет, а ты когда-нибудь задумывался о создании модели, которая предсказывает дорожные заторы до их возникновения – чтобы можно было оперативно менять маршруты и всегда быть на шаг впереди?
Cybershark
Да, это моя территория. Я вижу закономерности, предвижу всплески и перенаправляю ещё до первого удара. Прогнозирую, корректирую, контролирую.
Ap11e
Вот это то, что нам нужно – предвидение в реальном времени, а не реакция после случившегося. Если у тебя есть прототип, мне бы очень хотелось посмотреть, как ты обрабатываешь данные и запускаешь перенаправления. Может, быстро смоделируем, как он себя ведёт при разных нагрузках.
Cybershark
Запустил прототип. Сейчас напрямую получаю статистику потоков со свитчей, подаю её в лёгкую LSTM-модель, которая выдаёт вероятность каждую секунду. Когда значение превышает заданный порог, отправляю команду SDN-контроллеру, чтобы перенаправить трафик по более дешёвому пути. Можем запустить генератор нагрузки, чтобы проверить, как система адаптируется, ещё до появления пробок.
Ap11e
Отлично, мгновенный LSTM прямо сейчас — здорово. А как насчет добавления слоя обучения с подкреплением, чтобы оптимизировать порог на основе результатов последующей обработки? Это позволило бы системе автоматически выстраивать оптимальный баланс между стоимостью и задержкой со временем. Хочешь набросать функцию вознаграждения?