ЖИТТЄВИЙ ЦИКЛ ІТ-ПРОЄКТІВ ІЗ ШТУЧНИМ ІНТЕЛЕКТОМ
09.11.2021 20:57
[1. Information systems and technologies]
Author: Вербицький Н.І., студент, кафедра інформаційно-обчислювальних систем і управління, Західноукраїнський національний університет
Процес створення прикладного програмного забезпечення, що використовує штучний інтелект (ШІ), має складнішу структуру порівняно з процесом виготовлення типового програмного продукту, котрий охоплює п’ять стадій: від аналізу умов поставленого завдання до супроводу готового виробу в процесі його експлуатації замовником.
У випадку роботи над створенням сервісів, програм, платформ з використанням ШІ (наприклад, нейромереж) необхідно виділити в робочому процесі цілий етап, який передує безпосередньо проєктуванню програмного рішення – дослідницьку діяльність (Research and Development – R&D) – рис.1.
Рисунок 1 – Блок-схема робочого процесу розробки програмних продуктів із штучним інтелектом
Такий тип діяльності притаманний проєктам Data Science і спрямований на дослідження можливих варіантів вирішення поставленого завдання, а також розробку і навчання моделі ШІ для кожного з варіантів. Особливістю такої діяльності є те, що після етапу аналізу предметної області неможливо однозначно переходити до етапу проєктування кінцевого програмного продукту (як це відбувається при вирішенні стандартних завдань), оскільки вихідні дані, отримані після етапу аналізу, можуть бути багаторазово переглянуті та уточнені.
Життєвий цикл проєктів зі ШІ ускладнюється необхідністю проведення низки підготовчих робіт, які мають циклічний характер. Кількість цих циклів заздалегідь невідома і залежить як від ступеня складності поставленого завдання, так і від кваліфікації співробітників на проєкті та рівня розвитку їх творчого мислення. Більш того, можливий результат, при якому детальне вивчення поставленого завдання показує, що воно не має рішення.
Циклічний характер процесу створення ШІ-продукту істотно відрізняється від Agile-моделей (Scrum, Kanban і т.д.), основу яких становлять ітерації, на кожній з яких отримують деяку закінчену частину цільового програмного продукту.
У випадку з ШІ-проєктами завершення кожного циклу не завжди означає створення частини або функції кінцевого продукту; навпаки, часто буває, що виконавці проєкту змушені повернутися до точки нульового відліку і почати заново роботу з вихідною інформацією. Крім того, діяльність R&D ґрунтується на роботі з великими масивами даних, причому протягом усього життєвого циклу проєкту.
Ця ключова обставина змусила фахівців Data Science шукати спеціалізовані методи роботи з Big Data. На даний момент в компаніях, що спеціалізуються на створенні продуктів Data Science, найпоширенішою є CRISP-DM- методологія дослідження даних.
Таким чином, діяльність команди в процесі створення ШІ-продукту, складається з дослідницьких дій, які завжди носять унікальний, оригінальний характер, і стандартних дій з проєктування, реалізації та впровадження.
________________
Науковий керівник: Гладій Григорій Михайлович, кандидат економічних наук, доцент, Західноукраїнський національний університет