بناء نماذج الذكاء الاصطناعي لتسريع حل المشكلات المعقدة

منصة الذكاء الاصطناعي ـ متابعات

يمكن أن يؤدي نهجٌ جديدٌ قائمٌ على البيانات إلى حلول أفضل لمشكلات الأمثلة المعقدة مثل توجيه الطرود العالمي أو تشغيل شبكة الكهرباء في حين أن بابا نويل قد يمتلك مزلاجًا سحريًا وتسعة من الرنة المغامرة لمساعدته في توصيل الهدايا، إلا أن مشكلة تحسين توجيه الطرود في الشركات مثل فيديكس تعتبر معقدة لدرجة أنها غالبًا ما تستخدم برامج متخصصة لإيجاد حلاً.
هذه البرامج، التي تسمى محلل البرمجة الخطية الصحيحة والصحيحة بالأعداد المختلطة (MILP)، تقسم مشكلة أمثلة ضخمة إلى قطع صغيرة وتستخدم خوارزميات عامة لمحاولة إيجاد أفضل حلاً. ومع ذلك، قد يستغرق محلل البرمجة الصحيحة والصحيحة بالأعداد المختلطة وقتًا يصل إلى ساعات – أو حتى أيام – للوصول إلى حل.
إن العملية مرهقة لدرجة أن الشركة غالبًا ما تضطر إلى إيقاف البرنامج في منتصف الطريق، مقبلة على حل ليس مثاليًا ولكنه الأفضل الذي يمكن توليده في إطار زمني محدد.
استخدم الباحثون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) ومعهد التكنولوجيا الاتحادي في زيوريخ (ETH Zurich) التعلم الآلي لتسريع العملية.
لقد حددوا خطوة وسيطة رئيسية في محللات البرمجة الصحيحة والصحيحة بالأعداد المختلطة التي تحتوي على العديد من الحلول المحتملة وتستغرق وقتًا ضخمًا لفك تشابكها، مما يبطئ العملية بأكملها. استخدم الباحثون تقنية الفرز لتبسيط هذه الخطوة، ثم استخدموا التعلم الآلي لإيجاد الحل الأمثل لنوع محدد من المشكلة.
تمكن نهجهم المبني على البيانات الشركة من استخدام بياناتها الخاصة لتخصيص محلل برمجة خطي صحيح لحل المشكلة المطروحة.
ساهم هذا الأسلوبمنهج جديد في تسريع محللات البرمجة الصحيحة والصحيحة بالأعداد المختلطة بنسبة تتراوح بين 30 و 70 في المائة، دون التأثير على دقة الحل. يمكن للشركات استخدام هذه الطريقة للحصول على حل أمثل بشكل أسرع، أو للحصول على حل أفضل في حالة المشكلات المعقدة بشكل خاص في إطار زمني قابل للتحمل.
يمكن استخدام هذا النهج في أي مكان يتم فيه استخدام محللات البرمجة الصحيحة والصحيحة بالأعداد المختلطة، مثل خدمات الركوب، ومشغلي شبكة الكهرباء، وموزعي اللقاحات، أو أي جهة تواجه مشكلة توزيع الموارد الشائكة.
تعلق البروفيسورة كاثي وو، الباحثة الرئيسية والأستاذة المساعدة في الهندسة المدنية والبيئية بـ “معهد غيلبرت وينسلو للتطوير المهني” وعضوة في “مختبر نظم المعلومات واتخاذ القرارات” و”معهد البيانات والأنظمة والمجتمع”. وقد كتبت وو البحث بالشراكة مع الباحثين الرئيسيين المشاركين سيريو لي، طالب دراسات عليا في معهد البيانات والأنظمة والمجتمع، وونبين أويانج، طالب دراسات عليا في الهندسة المدنية والبيئية، إضافة إلى ماكس بولوس، طالب دراسات عليا في معهد التكنولوجيا الاتحادي في زيوريخ. سيتم تقديم البحث في مؤتمر نظم المعلومات العصبية المعالجة.

هذا المحتوى تم بمعرفة وحدة الذكاء الاصطناعي