МЕТОДОЛОГИЯ ПОСТРОЕНИЯ ИНТЕРПРЕТИРУЕМЫХ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРЕДИКТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЕМ В МОБИЛЬНЫХ ОПЕРАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ

Аннотация

В представленном фундаментальном научном труде осуществляется детальный теоретический и практический анализ интеграции интеллектуальных подсистем динамического управления энергопотреблением в ядро мобильных операционных систем. Рассматривается актуальная проблема оптимизации баланса между производительностью вычислительных ядер и энергоэффективностью автономных устройств при резко меняющемся профиле пользовательской нагрузки. Авторами предложена оригинальная концепция архитектуры энергоменеджера на базе методов машинного обучения, обеспечивающая прогнозирование всплесков вычислительной активности и адаптивную регуляцию частотно-вольтовых характеристик процессора. Ключевой акцент сделан на применении подходов объяснимого искусственного интеллекта для обеспечения прозрачности и детерминированности принимаемых решений в условиях жестких временных ограничений. В работе подробно описана методология локальной интерпретации решений модели, проанализированы накладные расходы на вычисление вкладов системных метрик и доказана возможность эффективного предотвращения аномальных перепадов напряжения без деградации пользовательского опыта.