Xem mẫu
- 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
- 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
- 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
nguon tai.lieu . vn
