في عالم الأبحاث العلمية، يُعتبر بايثون (Python) واحداً من الأكثر استخداماً، وذلك بفضل سرعته في تطوير البرمجيات وغناه بالأنظمة البيئية الخاصة بتحليل البيانات والذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) وتعلم الآلة (Machine Learning). لكن يمكن أن تصبح الأكواد البحثية المخصصة بطيئة بصورة كبيرة مع ازدياد تعقيد التجارب، لا سيما في محاكاة جدولة المشاريع القائمة على أحداث منفصلة (Discrete Event Simulation).

تواجه هذه المحاكاة تحديات مثل تحديثات الحالة المتسلسلة، والحلقات المتداخلة، والتقييمات الشرطية، مما يقلل من فوائد المكتبات المُجمعة (Compiled Libraries) المُعززة بمعالجات الرسوميات (GPU). الحلول التقليدية لمعالجة هذه العقبات تتطلب التكرار في التحليل، وإعادة تشكيل البرمجيات، والاختبار، والتأكد من صحة النتائج، وقد يفتقر الباحثون إلى الوقت أو المهارات الهندسية الضرورية لعملية تحسين الأداء.

تقدم هذه الورقة العلمية نهجًا شاملاً لإعادة هيكلة الأكواد باستخدام ذكاء صناعي مثل Claude، موجهًا لمحاكاة جدولة المشاريع في بيئة حوسبة عالية الأداء (High-Performance Computing - HPC). يقوم الذكاء الاصطناعي في هذه الدراسة بتحديد مناطق الاختناق وتنفيذ تحسينات مستهدفة وتقييم آثارها، مما يضمن للباحثين السيطرة النهائية على النتائج.

نتائج هذا النهج المبتكر كانت ملحوظة، حيث تم تقليل زمن التشغيل من 1298 ثانية إلى أقل من 200 ثانية دون تغيير في المخرجات، مما أتاح توفير أربع ملايين ساعة نواة سنويًا تُقدَّر بحوالي 320,000 دولار نيوزيلندي.

يستعرض هذا العمل الاستثنائي كيف يمكن أن يكون للذكاء الاصطناعي تأثير كبير في تسريع الأبحاث العلمية وتحسين الكفاءة، مما يفتح أفقًا جديدًا للباحثين في مجال جدولة المشاريع.