class AIOverclocker:
    def __init__(self):
        self.model = DeepQLearning()
        self.safety_margin = 0.95

    def optimize(self):
        while not self.converged():
            # 現在の状態を観測
            state = self.get_system_state()

            # 次のアクションを決定
            action = self.model.predict(state)

            # 設定を適用してテスト
            reward = self.apply_and_test(action)

            # モデルを更新
            self.model.update(state, action, reward)

プロファイル:
  ゲーム用:
    - CPU: 最大ブースト
    - GPU: 性能優先
    - メモリ: 低レイテンシ

  配信用:
    - CPU: バランス
    - GPU: 安定性重視
    - ファン: 静音

// 自動プロファイル切り替え
void auto_profile_switch() {
    auto workload = detect_workload();

    switch(workload) {
        case RENDERING:
            apply_profile("max_multicore");
            break;
        case COMPILATION:
            apply_profile("balanced");
            break;
        case IDLE:
            apply_profile("power_save");
            break;
    }
}