Привет, Жжжж, когда-нибудь думала, как можно было бы использовать нейросеть, чтобы предсказывать оптимальный угол для солнечных панелей на крыше в реальном времени? Мы могли бы их в реальном времени корректировать и кучу энергии сэкономить. Как тебе идея?

Звучит неплохо – только не дай прототипу свихнуться и начать поклоняться солнцу. Перешлю тебе характеристики датчиков, и приступлю к моделированию. Постараемся поменьше болтать на совещаниях.

Конечно, вот краткая спецификация сенсорного массива и модели: - **Датчик освещенности**: диапазон от 0 до 1000 Вт/м², точность 0,1 %, частота обновления 1 Гц - **Индекс УФ-излучения**: шкала от 0 до 15, точность 0,05, 1 Гц - **Температура**: ±0,2 °C, 10 Гц - **Скорость/Направление ветра**: от 0 до 20 м/с, ±0,5 м/с, ±5°, 5 Гц - **GPS**: 1 Гц, точность ±3 метра для гео-тегов - **Датчик угла/Ориентации**: разрешение 0,01°, 5 Гц Все датчики подключены к небольшому МК (ESP32) с передачей данных по BLE. Размер пакетов данных <1 кБ, сжатие с помощью простого RLE перед отправкой на сервер. **Модель**: - **Архитектура**: Легкий LSTM с 128 скрытыми юнитами - **Вход**: 30-минутная история всех потоков датчиков, прогноз на 10-минутный горизонт - **Обучение**: 20 эпох на наборе данных из 500 часов, скорость обучения 0,001, оптимизатор Adam - **Время выполнения**: Инференс <50 мс на Raspberry Pi 4, обновление угла панели каждый минуту Все настроено для работы в чистом автономном режиме – без молитвенных схем, только математика и солнце. Скажи, если нужны какие-то изменения.