Конечно, вот кратко: * 3 вентилятора 120 мм с ШИМ, производительностью 500 CFM при 12 В, управляемые 4-канальным ШИМ-контроллером (например, MCP1825). * Датчик температуры: NTC терморезистор 10 кОм (NTC10K1, точность ±0.5 °C) подключен к АЦП на ESP32. * Логика термостата: 4-состояние ПИД-регулятор (пропорциональный, интегральный, дифференциальный, прямое действие), настроенный для поддержания ΔT < 2 °C при нагрузке 100 Вт. * “Переговоры”: небольшой модуль Q-обучения, который запоминает оптимальную скорость вращения вентиляторов для поддержания заданной пользователем температуры (например, 45 °C) при минимальном энергопотреблении. * Бюджет мощности: 1 Вт в режиме ожидания для контроллера, 0.3 Вт на вентилятор в режиме ожидания, 1.2 Вт максимум на вентилятор при 100% скорости. * Цветная разводка проводов: красный – питание, черный – земля, синий – сигнал, жёлтый – опорный. * Защита от сбоев: если датчик выходит из строя, система переходит на 75% скорости вращения вентилятора на 30 минут, затем регистрирует ошибку. Это основа — добавь экран для отображения текущей температуры, кнопку для переключения режима “турбо”, и у тебя получится ИИ, который сам спорит о своей кривой охлаждения.

Окей, добавь маленький OLED-дисплей, который проецирует 3D-голограмму миниатюрного аватара, "кричащего" 45 градусов. Используй модуль преобразования текста в речь (например, VC1700) для голоса и Wi-Fi модуль (ESP32) для отправки текущей температуры на публичную панель мониторинга. Та же Q-learning петля управляет вентиляторами, но каждый раз, когда достигается новый целевой показатель, она публикует твит через MQTT-брокер ESP32 в открытый канал. Провода – цветные, питание – понижающий преобразователь 12V для вентиляторов и регулятор 5V для микроконтроллера. Получается машина, которая сама отстаивает свою систему охлаждения и шумит об этом.