Мониторинг и оптимизация производительности ИИ-систем в реальном времени

Шешукова А.В.

МИРЭА – Российский технологический университет, Москва

Ключевые слова: искусственный интеллект, мониторинг производительности, оптимизация ресурсов, машинное обучение, real-time системы, предиктивная аналитика.

Аннотация. В статье рассматривается проблема оптимизации производительности систем искусственного интеллекта в реальном времени. Предложена гибридная архитектура мониторинга, сочетающая традиционные методы с машинным обучением. Проведено экспериментальное исследование, показавшее повышение производительности на 25-30% и снижение затрат на инфраструктуру на 25%. Результаты могут применяться для масштабирования существующих ИИ-систем.