دور الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع
تاريخ النشر: 19th, May 2024 GMT
بقلم : المهندس الإستشاري:- حيدر عبدالجبار البطاط ..
يلعب الذكاء الاصطناعي دوراً متزايد الأهمية في إدارة المشاريع من خلال تحسين الكفاءة، وتقليل التكاليف، وتعزيز دقة التنبؤات واتخاذ القرارات.
تتضمن بعض الأدوار الرئيسية للذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع ما يلي:
1. التخطيط والتنظيم (Planning and Scheduling): تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات السابقة وتوقع المواعيد النهائية، مما يساعد في وضع جداول زمنية دقيقة وتحديد الأولويات.
2. إدارة الموارد (Resource Management): يساهم الذكاء الاصطناعي في توزيع الموارد بكفاءة من خلال تحليل الطلب وتوافر الموارد، مما يقلل من الهدر ويزيد من الإنتاجية.
3. التنبؤ وإدارة المخاطر (Risk Prediction and Management): تساعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي في توقع المخاطر المحتملة بناءً على بيانات سابقة، وتقديم حلول استباقية للتخفيف من تأثيرها.
4. تحليل البيانات (Data Analysis): يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة كميات ضخمة من البيانات بسرعة ودقة، مما يوفر رؤى قيمة تساعد في اتخاذ قرارات مستنيرة.
5.أتمتة المهام الروتينية ( Automation of Routine Tasks )يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة العديد من المهام المتكررة مثل جدولة الاجتماعات، وتحديث خطط المشروع، وإعداد التقارير الدورية، مما يسمح للمديرين بالتركيز على المهام الأكثر استراتيجية.
ومن هنا نلخص لكم بعض المنافع المستحصلة من استخدام ادوات الذكاء الاصطناعي في إدارة المشاريع:
1. زيادة الكفاءة (Increased Efficiency)
يساعد الذكاء الاصطناعي في أتمتة المهام الروتينية والمتكررة، مما يسمح لفرق العمل بالتركيز على المهام الأكثر تعقيدًا واستراتيجية. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة إعداد التقارير وتحديث الجداول الزمنية.
2. تحسين دقة التنبؤات (Improved Accuracy in Forecasting)
تتيح تقنيات التعلم الآلي تحليل البيانات التاريخية والتنبؤ بالنتائج المستقبلية بدقة أكبر. هذا يساهم في وضع خطط أكثر دقة وتجنب المشاكل المحتملة قبل حدوثها.
3. تعزيز التواصل والتعاون (Enhanced Communication and Collaboration)
توفر أدوات الذكاء الاصطناعي منصات تواصل متقدمة تسهل التعاون بين أعضاء الفريق. على سبيل المثال، يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي توفير تحديثات فورية ومشاركة المعلومات بين الفرق في الوقت الحقيقي.
4. إدارة المخاطر بفعالية أكبر (Effective Risk Management)
يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل الأنماط وتحديد المخاطر المحتملة بشكل استباقي، مما يتيح لمديري المشاريع اتخاذ تدابير وقائية وتخفيف تأثير المخاطر قبل أن تتفاقم.
5. تحسين تخصيص الموارد (Optimized Resource Allocation)
يساعد الذكاء الاصطناعي في توزيع الموارد بشكل أكثر فعالية، مما يقلل من الفاقد ويضمن استخدام الموارد بأقصى كفاءة ممكنة.
6. تحليل المشاعر ( Sentiment Analysis )يمكن لتقنيات تحليل المشاعر قياس مستوى الرضا والدافعية لدى أعضاء الفريق، مما يساعد المديرين في معالجة المشاكل المحتملة وتحسين بيئة العمل.
تتعدد أدوات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في إدارة المشاريع، وكل منها يقدم ميزات مختلفة لتحسين الكفاءة والإنتاجية وإدارة المخاطر.
باستخدام الذكاء الاصطناعي في هذه الجوانب، يمكن لمديري المشاريع تحسين أداء فرقهم، وتقليل الفاقد، وزيادة فرص نجاح المشاريع.
حيدر عبد الجبار البطاطالمصدر: شبكة انباء العراق
كلمات دلالية: احتجاجات الانتخابات البرلمانية الجيش الروسي الصدر الكرملين اوكرانيا ايران تشرين تشكيل الحكومة تظاهرات ايران رئيس الوزراء المكلف روسيا غضب الشارع مصطفى الكاظمي مظاهرات وقفات یمکن للذکاء الاصطناعی الذکاء الاصطناعی فی فی إدارة المشاریع
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يوجه المسيّرات رغم العوائق الطبيعية
في مهمة لإطفاء حرائق الغابات في سلسلة جبال سييرا نيفادا، قد تجد طائرة مسيّرة ذاتية التحكم نفسها تواجه رياح «سانتا آنا» العاتية التي تهدد بإخراجها عن مسارها. التكيف السريع مع مثل هذه التقلبات الجوية غير المتوقعة أثناء الطيران يمثل تحديًا هائلًا لأنظمة التحكم في وضع الطيران الخاصة بهذه الطائرات.
ولمواجهة مثل هذه التحديات، طوّر باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا «MIT» خوارزمية تحكم تفاعلي جديدة تعتمد على تقنيات تعلّم الآلة، قادرة على تقليل انحراف الطائرة عن مسارها المحدد حتى في مواجهة عوائق مفاجئة مثل هبوب الرياح.
وعلى عكس الطرق التقليدية، لا تتطلب هذه التقنية من المبرمج أن يكون على دراية مسبقة ببنية أو نمط هذه الاضطرابات. بدلاً من ذلك، يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي المستخدم في نظام التحكم كل ما يحتاجه من خلال بيانات ملاحظة تُجمع خلال 15 دقيقة فقط من الطيران.
الميزة الأبرز لهذه التقنية تكمن في أنها تحدد تلقائيًا خوارزمية التحسين الأمثل للتكيف مع هذه الاضطرابات، مما يعزز من دقة تتبع المسار. إذ تختار الخوارزمية الأنسب بحسب طبيعة الاضطرابات التي تواجهها الطائرة في كل حالة.
وقد درّب الباحثون نظامهم على تنفيذ هذين الأمرين معًا، التكيّف وتحديد الخوارزمية باستخدام تقنية تُعرف باسم التعلم الفوقي «meta-learning»، والتي تُعلّم النظام كيفية التكيّف مع أنواع مختلفة من الاضطرابات.
النتائج جاءت واعدة، إذ سجل النظام الجديد نسبة خطأ في تتبع المسار أقل بنسبة 50% مقارنة بالطرق التقليدية، سواء في المحاكاة أو في الظروف الحقيقية، كما أثبت كفاءته في التعامل مع سرعات رياح لم يسبق له مواجهتها أثناء التدريب.
يأمل الباحثون أن يُسهم هذا النظام مستقبلاً في تحسين كفاءة الطائرات المسيّرة في توصيل الطرود الثقيلة رغم الرياح القوية، أو في مراقبة المناطق المعرضة للحرائق في المحميات الطبيعية.
يقول نافيد عزيزيان، الأستاذ المساعد في قسم الهندسة الميكانيكية ومعهد البيانات والنظم والمجتمع «IDSS» بمعهد «MIT»، والباحث الرئيسي للدراسة: «قوة طريقتنا تكمن في التعلم المتزامن لمكونات النظام. من خلال الاستفادة من التعلم الفوقي، يتمكن نظامنا من اتخاذ قرارات تلقائية تحقق أفضل تكيف ممكن في وقت قصير».
شارك عزيزيان في إعداد الورقة البحثية كل من سونبوتشين تانغ، طالب دراسات عليا في قسم الطيران والفضاء، وهاويان صن، طالب دراسات عليا في قسم الهندسة الكهربائية وعلوم الحاسوب. وقد عُرض البحث مؤخراً في مؤتمر «التعلم للديناميكيات والتحكم»
التعلم على التكيف
تتغير سرعات الرياح التي قد تواجهها الطائرة في كل رحلة، لكن من المفترض أن تبقى الشبكة العصبية ودالة الانحدار المستخدمة ثابتتين، لتجنّب إعادة التدريب في كل مرة.
لتحقيق هذه المرونة، اعتمد الباحثون على التعلم الفوقي، ودربوا النظام على مجموعة من سيناريوهات الرياح المختلفة أثناء مرحلة التدريب.
يوضح تانغ: «الهدف ليس فقط أن يتكيف النظام، بل أن يتعلم كيف يتعلم. عبر التعلم الفوقي، يمكننا إنشاء تمثيل مشترك من بيانات متعددة السيناريوهات بسرعة وكفاءة».
في التطبيق العملي، يقوم المستخدم بتغذية نظام التحكم بمسار الطيران المطلوب، ويقوم النظام بحساب قوة الدفع اللازم في الزمن الحقيقي لإبقاء الطائرة على المسار رغم أي اضطرابات جوية.
وقد أثبت النظام كفاءته سواء في المحاكاة أو في اختبارات حقيقية، حيث تفوق على جميع الطرق التقليدية في تتبع المسار، حتى في الظروف الجوية القاسية.
يضيف عزيزيان: «حتى عندما تجاوزت قوة الرياح مستويات لم نشهدها في التدريب، أثبتت تقنيتنا قدرتها على التعامل معها بكفاءة».
واللافت أن تفوق النظام على الطرق الأخرى ازداد كلما زادت شدة الرياح، مما يدل على قدرته على التكيف مع البيئات الصعبة.
ويجري الفريق الآن تجارب ميدانية على طائرات مسيّرة حقيقية لاختبار النظام في مواجهة ظروف جوية متنوعة.
كما يسعى الفريق لتوسيع قدرات النظام ليتعامل مع اضطرابات متعددة المصادر في وقت واحد. فعلى سبيل المثال، تغير سرعة الرياح قد يغيّر من توزيع وزن الحمولة أثناء الطيران، خصوصاً عند حمل مواد سائلة.
كما يطمح الباحثون إلى تطوير خاصية التعلم المستمر، بحيث يتمكن النظام من التكيف مع اضطرابات جديدة دون الحاجة إلى إعادة تدريبه على البيانات السابقة.
وفي تعليق على البحث، قال بروفيسور باباك حسّیبي من معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا «Caltech»، والذي لم يشارك في المشروع: «نجح نافيد وزملاؤه في الجمع بين التعلم الفوقي والتحكم التكيفي التقليدي، لتعلم الخصائص غير الخطية من البيانات. واستخدامهم لخوارزميات الانحدار المرآتي مكّنهم من استغلال البنية الجيومترية الكامنة للمشكلة بشكل لم تفعله الطرق السابقة. وهذا العمل قد يساهم بشكل كبير في تصميم أنظمة ذاتية التشغيل تعمل بكفاءة في بيئات معقدة وغير مؤكدة».
وقد حصل هذا البحث على دعم من عدة جهات، منها شركة «MathWorks»، ومختبر «MIT-IBM Watson» للذكاء الاصطناعي، ومركز «MIT-Amazon» للعلوم، وبرنامج «MIT-Google» للابتكار في الحوسبة.
وزيرة البيئة تناقش مع المديرة التنفيذية لبرنامج الأمم المتحدة للبيئة آخر مستجدات مفاوضات معاهدة البلاستيك