ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПЛАНИРОВЩИКА ЗАДАЧ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 004.8 Беседин О.А., Пюра П.К.

Беседин О.А.

студент 1 курса магистратуры, физико-математический факультет Благовещенский государственный педагогический университет

(г. Благовещенск, Россия)

Пюра П.К.

студентка 1 курса магистратуры, физико-математический факультет Благовещенский государственный педагогический университет

(г. Благовещенск, Россия)

ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПЛАНИРОВЩИКА ЗАДАЧ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Аннотация: в работе представлены основные аспекты разработки приложения, включая алгоритмы машинного обучения, UX/UI дизайн и интеграцию с существующими календарными системами.

Ключевые слова: планировщик заданий, искусственный интеллект, машинное обучение, проектирование приложения, интерфейс.

Современные технологии позволяют создавать приложения для улучшения управления временем и задачами. Одним из таких приложений является умный планировщик, использующий алгоритмы машинного обучения для анализа продуктивности пользователя и предоставления рекомендаций по оптимизации времени.

Сбор и обработка данных являются основополагающими этапами в создании умного планировщика задач. Эти данные позволяют алгоритмам машинного обучения анализировать поведение пользователя и давать точные рекомендации. В качестве получения данных для планировщика были рассмотрены следующие варианты источников:

1. Вручную введенные данные. Пользователи могут вручную вводить информацию о своих задачах, времени их выполнения, уровне приоритета и других характеристиках.

2. Интеграция через API. API (Application Programming Interface) позволяет приложениям взаимодействовать друг с другом, передавая и получая данные. Многие популярные сервисы для планирования задач предоставляют API, что позволяет умному планировщику автоматически импортировать данные о задачах, проектах и событиях, например, Notion, Trello, Asana, Todoist, Google Calendar.

3. Взаимодействие с другими сервисами через выгрузку данных.

Некоторые сервисы могут не предоставлять полноценный API, но позволяют выгружать данные в различных форматах (например, CSV, JSON). Планировщик может поддерживать импорт таких данных, предоставляя пользователям возможность загружать файлы и автоматически обрабатывать информацию.

После сбора данные проходят этапы очистки и нормализации, чтобы устранить ошибки и привести их к единому формату. Это включает удаление дублирующих записей и преобразование различных форматов данных в стандартизированные структуры, что обеспечивает точность и надежность дальнейшего анализа.

На этапе обучения моделей алгоритмы машинного обучения настраиваются для анализа и предсказания продуктивности пользователя. Это позволяет адаптировать рекомендации под индивидуальные потребности и привычки каждого пользователя, улучшая эффективность управления временем.

- Кластеризация (например, алгоритм K-средних) для группировки задач по типам и временным интервалам.

- Рекомендательные системы, которые анализируют прошлое поведение пользователя и предлагают временные интервалы для выполнения задач.

- Регрессионные модели для прогнозирования временных затрат на

задачи.

- Методы классификации для определения приоритетов задач.

После обучения моделей приложение начинает активно использовать результаты анализа для предоставления персонализированных рекомендаций. Эти рекомендации направлены на улучшение продуктивности и более эффективное управление временем пользователя.

Приложение может предложить пользователю перенести задачи на другое время, основываясь на его индивидуальных паттернах продуктивности. Например, если анализ показал, что пользователь наиболее продуктивен утром, приложение предложит выполнять сложные задачи в это время. Оно также может предложить разбить крупные задачи на более мелкие этапы, если данные указывают на то, что пользователь лучше справляется с короткими, но частыми заданиями.

Важно, чтобы рекомендации были динамическими и адаптировались к изменениям в поведении пользователя. Например, если приложение заметит, что продуктивность пользователя изменилась (например, из-за изменения рабочего графика или усталости), оно сможет подстроить свои рекомендации, чтобы оставаться актуальными.

Для повышения эффективности рекомендации должны быть представлены в удобной и наглядной форме. Это могут быть уведомления, графики или списки задач с указанием приоритетов. Важно, чтобы пользователь мог легко понять и применить эти рекомендации в повседневной работе.

Хранение данных критически важно для стабильной и безопасной работы «Умного планировщика». Выбор между локальным и облачным хранением зависит от требований к конфиденциальности и удобству доступа. Локальное хранение на устройстве пользователя обеспечивает высокую конфиденциальность и безопасность, минимизируя риски, связанные с передачей данных через интернет, и подходит для пользователей с ограниченным доступом к сети. Облачное хранение позволяет

синхронизировать данные между устройствами, обеспечивая постоянный доступ к актуальной информации, но требует надежной защиты данных с использованием современных методов шифрования и аутентификации.

Интерфейс приложения должен быть интуитивно понятным и минималистичным, чтобы пользователь мог быстро и легко управлять своими задачами. Важно предоставлять визуальную информацию о прогрессе и продуктивности через графики, диаграммы и статистику, которые помогают пользователю видеть свои достижения и понимать, где можно улучшить. Приложение должно своевременно напоминать о задачах и предоставлять полезные советы, а нотификации должны быть ненавязчивыми, но эффективными, помогая пользователю оставаться на треке. Пример интерфейса главной страницы приложения представлен на рисунке 1.

11:00 13:00

Сб, 11 мая Сб, 11 мая

Созвон с коллегами

Помощник Олег

Вы сегодня оглично постарались! Попробуйте перемести задачу 'Русский язык" на 15:00. Так еы сможете сохранить хороший настрой и выполнить все дела вовремя.

Сегодня

Решить задачи (выч.мат)

Русский язык

ВУЗ

1 глава доклада (алгосы)

ВУЗ

ВУЗ

Рис. 1. Пример интерфейса главной страницы приложения

Пример рабочего процесса

1. Импорт данных через API:

- Пользователь авторизует умный планировщик задач для доступа к своему аккаунту в Notion.

- Приложение использует API Notion для получения списка задач и их характеристик.

- Данные импортируются в планировщик и проходят обработку (очистка, нормализация).

2. Анализ данных:

- Алгоритмы машинного обучения анализируют импортированные данные, выявляют паттерны продуктивности и слабые места.

- На основе анализа строятся прогнозы и рекомендации по оптимизации времени.

3. Вывод рекомендаций:

- Пользователю предоставляются персонализированные советы, например, "выполнить задачу X утром, так как это время наиболее продуктивно".

- Планировщик может предложить перенести задачи или изменить их приоритет на основе анализа данных.

Разработка умного планировщика задач на основе ИИ - это сложный, но перспективный проект, который может значительно повысить продуктивность пользователей. Использование современных алгоритмов машинного обучения, продуманный UX/UI дизайн и интеграция с существующими календарными системами - ключевые компоненты успешного приложения. Внедрение таких технологий поможет пользователям эффективно управлять своим временем и достигать поставленных целей.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Джонс, М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях / М.Т. Джонс, пер. с англ. А.И. Осипов. - ДМК Пресс, 2018. - 311 с.;

2. Купер Алан. Интерфейс. Основы проектирования взаимодействия // Питер. 2023. С. 720;

3. Рассел Норвиг. Искусственный интеллект. Современный подход // Вильямс. 2021 г. С. 704;

4. Флах Питер. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных // ДМК-Пресс. 2015 г. №1. С. 400

Besedin O.A., Pyura P.K.

Besedin O.A.

Blagoveshchensk State Pedagogical University (Blagoveshchensk, Russia)

Pyura P.K.

Blagoveshchensk State Pedagogical University (Blagoveshchensk, Russia)

DESIGNING A TASK SCHEDULER BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Abstract: the paper presents the main aspects of application development, including machine learning algorithms, UX/UI design and integration with existing calendar systems.

Keywords: task scheduler, artificial intelligence, machine learning, application design, UX

UI.