(P) a construit un planificateur de tâches RTOS alimenté en AI en utilisant l’apprentissage semi-supervisé + TinyTransformateur

Je ne suis toujours pas même dans ma deuxième année de premier cycle, mais je voulais partager une expérience récente que j’ai faite dans le cadre d’une affectation. Je suis allé bien plus loin que nécessaire.

Problème:
Les planificateurs RTOS manquent souvent les délais lorsque les charges de travail deviennent imprévisibles. Il n’y a pas beaucoup de données de charge de travail réelles disponibles, j’ai donc dû générer des profils de tâches synthétiques.

Ce que j’ai construit:
J’ai créé Silver_csun planificateur de tâches en temps réel qui utilise un modèle de minuscule formé avec l’apprentissage semi-supervisé et la formation des programmes. Le modèle apprend les modèles de tâches et adapte les décisions de planification au fil du temps.

• Formé sur des ensembles de données synthétiques simulant le comportement RTOS
• Déployé comme un planificateur léger sur un RTOS simulé
• Atteint 13 à 14% de délais manqués en moins par rapport à l’heuristique traditionnelle

A également visualisé le clustering appris du modèle en utilisant T-SNE (score de silhouette: 0,796) pour valider les représentations internes.

Cela fait partie de moi expérimentant l’utilisation de l’IA sur les systèmes liés aux ressources (RTOS, microcontrôleurs, dispositifs de bord).
J’adorerais entendre des commentaires ou des réflexions sur la façon dont les autres ont abordé la planification ou l’IA dans des systèmes intégrés.

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