Искусственный интеллект в управлении инновационными проектами

Характерной особенностью инновационного проекта как объекта управления является высокая степень неопределенности по видам и срокам работ, временным и финансовым затратам. Руководитель проекта вынужден принимать решения в условиях неполной или недостоверной информации, что делает невозможным применение аналитических методов для выбора наилучшего решения. Для решения задач анализа, выбора и обоснования решений обычно привлекаются эксперты соответствующих предметных областей, что требует значительных временных и финансовых затрат. Повысить качество принимаемых решений, сократить затраты на проведение экспертиз, можно за счет использования систем машинного обучения и экспертных систем в качестве инструментов поддержки принятия управленческих решений. Хотя, вследствие особенностей инновационного проекта как объекта управления, применение систем машинного обучения ограничено, тем не менее, на базе технологии машинного обучения можно решить задачи анализа показателей эффективности инвестиций, выбора поставщиков и соисполнителей. При помощи экспертной системы можно оценить коммерческий потенциал инновации, оценить эффективность инвестиций, оценить риски проекта

Ключевые слова: искусственный интеллект, управление инновациями, экспертная система, система поддержки принятия решений, инновационный проект, база знаний

Список использованных источников

  1. Д. Уотермен. Руководство по экспертным системам/Пер. с англ. М.: Мир, 1989. 388 с.
  2. К. Нейлор. Как построить свою экспертную систему/Пер. с англ. М.: Энергоатомиздат, 1991. 28б с.
  3. Р. Майклсен, Д. Мичи. Экспертные системы/Пер. с англ.//Сб. статей. В кн.: «Реальность и прогнозы искусственного интеллекта». М.: Мир, 1987. 247 с.
  4. И. Л. Туккель, А. В. Сурина, Н. Б. Культин. Управление инновационными проектами. СПб.: БХВ-Петербург, 2017. 416 с.
  5. Н. Б. Культин. Экспертная система как инструмент поддержки управленческих решений//Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. 2011. № 121. С. 139-141.
  6. А. С. Жиляева, Н. Б. Культин. Универсальная система критериев оценки инновационных проектов//Инновации. 2017. № 10.
  7. Р. В. Бауэр, Н. Б. Культин. Разработка функции оценки инжиниринговых проектов в рамках киберфизической системы предприятия// Сборник докладов научной конференции «Неделя науки 2018». СПб.: СПбПУ, 2018.
  8. Б. Сойер, Д. Фостер. Программирование экспертных систем на Паскале/Пер с англ. М.: Финансы и статистика, 1990. 191 с.
  9. Дж. Малпас. Реляционный язык Пролог и его применение/Пер. с англ.; под ред. В. Н. Соболева. М.: Наука. Гл.ред. физ.-мат. лит., 1990. 464 с.
  10. Expert 2.0. https://www.microsoft.com/store/apps/9PHPDLLRDX4P.

Авторы