Применимость методов машинного обучения для тестирования моделей процессора в настоящее время исследуется в крупнейших иностранных технологических компаниях (исследовательские центры ARM, Intel, IBM и другие) и институтах. Однако исследования проводятся только с точки зрения машинного обучения в области формальной верификации, генерации тестов с использованием символического выполнения и решения ограничений, а также для поиска нерегулярных ошибок в уже изготовленном кристалле СБИС микропроцессора. Новизна предлагаемого решения в применении машинного обучения для имитации поведения приложений пользователя с целью повышения качества тестирования RTL-модели микропроцессора направленными псевдослучайными методами генерации тестов. В рамках данной работы планируется показать применимость инструментов машинного обучения для функциональной верификации RTL-модели микропроцессора на системном уровне. Основным результатом проведенного исследования является возможность имитировать поведение набора пользовательских приложений на уровне машинного кода, а также автоматизация процесса анализа труднодостижимых в рамках классического маршрута верификации ситуаций с целью повышения тестового покрытия.