intTypePromotion=1
ADSENSE

Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong việc lập kế hoạch các dự án xây dựng

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:3

12
lượt xem
0
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong việc lập kế hoạch các dự án xây dựng nghiên cứu thực trạng và những vấn đề còn tồn tại của việc lập kế hoạch tiến độ các dự án xây dựng truyền thống và áp dụng mô hình sử dụng trí tuệ nhân tạo AI trong việc tìm ra hướng mới hiệu quả hơn.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong việc lập kế hoạch các dự án xây dựng

  1. Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2020. ISBN: 978-604-82-3869-8 ỨNG DỤNG CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG VIỆC LẬP KẾ HOẠCH CÁC DỰ ÁN XÂY DỰNG Thái Ngọc Thắng Trường Đại học Thủy lợi, email: thangtn@tlu.edu.vn 1. GIỚI THIỆU CHUNG 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Lập kế hoạch quản lý dự án (Project 3.1. Thực trạng phát triển AI tại Việt Nam Planning) là nhân tố quan trọng quyết định sự Trong bối cảnh phát triển và hội nhập quốc thành công của mọi dự án. Dựa vào kế hoạch tế, cùng với sự phát triển mạnh mẽ của cuộc quản lý, các bên liên quan có thể nắm được cách mạng công nghiệp 4.0, Việt Nam xác kết quả họ cần đạt được cũng như làm thế định tập trung phát triển công nghệ AI - một nào có thể hoàn thành mục tiêu đề ra. mũi nhọn được dự báo sẽ trở thành ngành Các kế hoạch công việc ban đầu của dự công nghệ đột phá nhất trong 10 năm tới. án đóng vai trò vô cùng quan trọng bởi vì Tháng 10/2019 Thủ tướng Chính phủ đã nó sẽ là nền tảng cho các lựa chọn nhân sự, ký Quyết định thành lập trung tâm đổi mới lập ngân sách, lập tiến độ, quản lí chất sáng tạo quốc gia với mục tiêu phát triển lượng và kiểm soát. Do đó, lập kế hoạch dự thành công những ý tưởng công nghệ sáng án (tiếng Anh: Project Planning) là vô cùng tạo mang tính đột phá của người Việt, đóng cần thiết. góp vào sự phát triển chung của đất nước. Ngày nay với sự phát triển ngày càng mạnh của nền công nghiệp 4.0 như việc sử dụng trí tuệ nhân tạo. Trí tuệ nhân tạo hay trí thông minh nhân tạo (Artificial Intelligence - viết tắt là AI) là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính (Computer Science). Là trí tuệ do con người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như con người. Trong phạm vi của bài báo này, tác giả sẽ nghiên cứu thực trạng và những vấn đề còn tồn tại của việc lập kế hoạch tiến độ các dự án xây dựng truyền thống và áp dụng mô Hình 1. Lợi ích thu được từ AI vào năm 2030 hình sử dụng trí tuệ nhân tạo AI trong việc của các khu vực trên thế giới tìm ra hướng mới hiệu quả hơn. Ngoài ra còn phải kể đến sự kiện ra mắt Liên hiệp các cộng đồng AI Việt Nam với 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU đông đảo các thành viên (Câu lạc bộ khoa - Phương pháp phân tích tổng hợp lý thuyết, Trường - Viện Công nghệ Thông tin - Truyền phân tích và tổng hợp kinh nghiệm, phương thông Việt Nam FISU; Cộng đồng nghiên pháp nghiên cứu tài liệu, thống kê tài liệu. cứu, triển khai và ứng dụng trí tuệ nhân tạo 394
  2. Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2020. ISBN: 978-604-82-3869-8 AI4Life; Cộng đồng chuyển đổi số - Digital Thường gặp phải những rủi ro: Dự tính sai Transformation; Cộng đồng Machine chi phí; Không phân rõ trách nhiệm, vai trò Learning cơ bản; Cộng đồng Google của các bên liên quan; Rủi ro liên quan đến Developer; Cộng đồng Business Intelligence; tài nguyên. Cộng đồng VietAI - trí tuệ nhân tạo Việt...) 3.3. Bài học kinh nghiệm áp dụng AI đánh dấu một bước phát triển mới của hệ sinh vào việc lập kế hoạch dự án của các nước thái AI tại Việt Nam [1]. trên thế giới 3.2. Các bước lập kế hoạch truyền thống a. Tại Đài Loan Hiện nay viêc lập kế hoạch quản lý dự án Việc lập kế hoạch tiến độ là một việc khó được xây dựng qua 4 bước: xác định trong các giai đoạn khác nhau do Bước 1: Xác định mục tiêu của dự án tính chất phức tạp, hay thay đổi và sự hạn chế Sự thành công của một dự án phụ thuộc của thông tin hiện có. Việc lập kế hoạch dự vào việc dự án đó có làm thỏa mãn mong án hiện nay thường sử dụng kinh nghiệm cá muốn của những bên liên quan (stakeholders) nhân. Tuy nhiên, các phương pháp này rất hay không. Tại bước đầu tiên này, điều quan tốn kém và dễ bị thiếu chính xác. trọng là các nhà quản lý cần xác định chính Việc nghiên cứu mô hình bộ nhớ ngắn hạn xác các bên liên quan là ai và từ đó tìm ra NN-LSTM (Neural Network - Long Short những nhu cầu của họ. Term Memory), để dự đoán về việc lập kế Bước 2: Xác định thời gian thực dự án hoạch dự án một cách chính xác bằng cách Trong lập kế hoạch dự án, cần phải ước nghiên cứu các yếu tố trình tự, yếu tố ảnh lượng thời gian của từng công việc và mối hưởng đến thời gian dự án và nắm bắt được quan hệ giữa chúng.Việc xác định mối quan hệ sự thay đổi trong quá trình xây dựng. Mô giữa các công việc này đòi hỏi các nhà quản lý hình NN-LSTM hợp nhất hai đặc điểm của phải có kinh nghiệm từ các dự án trước. mạng trí tuệ nhân tạo: mạng phản hồi FNN (Feedforward Neural Network) cho vấn đề Bước 3: Tạo lập lịch trình các công việc không có kết quả và mạng trí tuệ tái tạo Nhà quản lý cần lên lịch cho từng phần RNNs (Recurrent Neural Networks) cho vấn của dự án từ giai đoạn triển khai, giai đoạn đề tuần tự. phát triển và thậm chí cả những giai đoạn nhỏ ở giữa. Lộ trình càng chi tiết, nhà quản lý càng dễ dàng theo dõi tiến độ của nhóm mình quản lý và đồng thời các bên liên quan cũng có thể chủ động nắm bắt được lộ trình chung. Bước 4: Lên kế hoạch hỗ trợ và theo dõi Xác định các cá nhân và tổ chức có vai trò quan trọng trong dự án. Đưa ra kế hoạch quản lý rủi ro để nhà quản lý càng có nhiều kế hoạch dự phòng và chuẩn bị tốt cách đối phó khi có tình huống xấu xảy ra. Trong thực tế khi lập kế hoạch các nhà quản lý thường gặp các vấn đề như: Không tính đủ thời gian để hoàn thành các công việc từ giai đoạn chuẩn bị đến giai đoạn Hình 2. Phân tích các yếu tố ảnh hưởng kết thúc đi vào vận hành. Khi trường hợp này để đưa ra kế hoạch tiến độ của dự án xảy ra, các bên liên quan phải vội vã hoàn thành nhiệm vụ và điều này dẫn đến chất Phát triển mô hình NN-LSTM có mục đích lượng công việc bị giảm sút. xác định các yếu tố ảnh hưởng, thu thập dữ 395
  3. Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2020. ISBN: 978-604-82-3869-8 liệu từ các công trình tương tự. Sau đó, hệ PLATFORM III: Hỗ trợ ra quyết định khi thống sẽ xử lý dữ liệu, thử nghiệm và xác nhận thiết lập kế hoạch dự án. Phân tích quyết định mô hình thông qua so sánh kết quả với các mô là một kỹ thuật thường xuyên đã được sử hình khác để tìm ra kết quả chính xác nhất. dụng để xem xét các kịch bản thay thế và lựa Mô hình này có khả năng tạo ra các dự đoán chọn các giải pháp tối ưu cho các dự án xây lịch trình đáng tin cậy cho các nhà quản lý dự dựng. Các hệ thống xử lý ứng dụng AI giúp án để tạo điều kiện lập kế hoạch chính xác và các nhà lập kế hoạch giải quyết những vấn đề giám sát hiệu suất thời gian của các dự án, cho còn hạn chế của phương pháp truyền thống. phép hành động kịp thời để khắc phục sự chậm Thứ nhất, hệ thống PLATFORM được trễ và tạo điều kiện cho việc ra quyết định. thiết kế để kiểm tra mục tiêu, cung cấp một Mô hình NN-LSTM giúp lên lịch cho từng số hỗ trợ sớm cho việc ra quyết định. phần của dự án từ giai đoạn chuẩn bị đến giai Thứ hai, Sau khi xem xét các điểm mạnh đoạn kết thúc đi vào vận hành. Qua các dữ và hạn chế của một loạt các hệ thống lập kế liệu được tổng hợp từ các công trình tương tự hoạch. Các nhà quản lý sẽ dự đoán được các giúp cho các nhà quản lý có thể lên kế hoạch rủi ro của dự án để lên kế hoạch dự phòng và cho từng đầu việc một cách hiệu quả nhất [2]. ứng phó với các tình huống xấu có thể xảy ra. Thứ ba, việc hiển thị dữ liệu thông qua mô b. Tại Anh tả đồ họa có khả năng cung cấp các quyết định cho việc lập kế hoạch một cách trực Tại Anh các nhà khoa học đẩy mạnh nghiên quan hơn [3]. cứu về hệ thống xử lý KPS (Knowledge Processing Systems) và phương thức lập kế 4. KẾT LUẬN hoạch dự án PLATFORM dựa trên AI. Việc quản lý dự án hiện có sử dụng các hệ thống Trí tuệ nhân tạo AI mang lại hiệu quả rất quản lý cơ sở dữ liệu lớn để hỗ trợ kiểm soát lớn cho việc lập kế hoạch các dự án xây dựng. dự án. Họ tạo báo cáo cung cấp dữ liệu hữu Đối với phương pháp lập kế hoạch sử dụng ích cho các nhà quản lý ở tất cả các cấp để AI của các nước Đài Loan, Anh mang lại rất thực hiện kiểm soát dự án. Kỹ thuật KPS đã nhiều lợi ích, giúp công việc của các nhà lập được sử dụng thành công để lưu trữ và sử kế hoạch dự án làm việc thuận lợi, chính xác dụng kiến thức cần thiết giúp giải thích, chuẩn hơn so với những phương pháp truyền thống. đoán và dự đoán trong lập kế hoạch dự án. Từ kinh nghiệm các nước đã nghiên cứu ở Sau khi phân loại các nhiệm vụ lập kế trên, về chiến lược dài hạn, Chính phủ cần hoạch, các nhà quản lý sử dụng hệ thống xây dựng lộ trình thích hợp với điều kiện và PLATFORM để xử lý dữ liệu. nguồn lực Việt Nam; hoàn thiện văn bản quy PLATFORM I: Mô hình kiểm soát dự án phạm pháp luật có liên quan; hỗ trợ các liên quan đến việc giải thích tình trạng dự án doanh nghiệp trong việc ứng dụng AI cả về ban đầu, bổ sung và sắp xếp lại thứ tự các tài chính và đào tạo nguồn nhân lực. công việc. Chức năng kiểm soát được thực 5. TÀI LIỆU THAM KHẢO hiện bởi các nhà quản lý người mà sẽ xác định và giải quyết những sai lệch so với lịch [1] Hồ Đắc Lộc, Huỳnh Châu Duy (2020), trình đã được lập. “Phát triển trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam: PLATFORM II: Hệ thống này cung cấp Thực trạng và giải pháp”, Tạp chí Khoa học khả năng không chỉ khởi tạo và sửa chữa và công nghệ Việt Nam. [2] Min-Yuan Cheng, Yu-Han Chang, Dorcas bằng mạng lưới đồ họa mà còn đánh giá nó Korir (2019), “Novel Approach to tự động bằng cách sử dụng các dữ liệu đã có Estimating Schedule to Completion in về phương pháp lập kế hoạch dự án. Điều Construction Projects Using Sequence and này cung cấp cho người lập kế hoạch một sự Nonsequence Learning”. trợ giúp tương đương như một chiếc máy tính [3] Raymond E. Levitt,Nabil A. Kartam, John C. thông minh có thể cung cấp đề xuất hoặc kết Kunz (2009), “Using Artifical Intelligence luận những kế hoạch đã được phát triển. Techniques to Support Project Management. 396
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2