Оценка качества передачи информации в системе диспетчеризации на базе MQTT-архитектуры

Abstract

Имитационное моделирование играет важную роль в обучении и тестировании систем искусственного интеллекта (ИИ). Оно позволяет создавать виртуальные среды, в которых ИИ может безопасно развивать свои навыки без необходимости проведения дорогостоящих и потенциально опасных экспериментов в реальном мире. В данной работе рассматриваются основные принципы имитационного моделирования, его преимущества перед реальными средами, а также способы интеграции с системами ИИ. Особое внимание уделяется использованию имитационных моделей в генерации данных, обучении с подкреплением и внедрении обученных ИИ-моделей в виртуальные среды. Также рассматриваются современные решения, такие как Project Bonsai от Microsoft и H2O Driverless AI, позволяющие упростить процесс обучения и интеграции ИИ с моделями.

Simulation modeling plays a crucial role in training and testing artificial intelligence (AI) systems. It enables the creation of virtual environments where AI can safely develop its skills without the need for costly and potentially dangerous real-world experiments. This paper explores the fundamental principles of simulation modeling, its advantages over real environments, and various integration methods with AI systems. Special attention is given to the use of simulation models for data generation, reinforcement learning, and the implementation of trained AI models in virtual environments. Additionally, modern solutions such as Microsoft's Project Bonsai and H2O Driverless AI are discussed, which facilitate the training and integration of AI with simulation models.