کنگره‌های علمی به‌عنوان محورهای اصلی تبادل دانش، همکاری بین‌رشته‌ای و ارتقای تحقیقات، در دهه‌های اخیر شاهد تحولات چشمگیری در نحوهٔ سازماندهی و اجرا بوده‌اند. ظهور فناوری‌های هوش مصنوعی (AI) فرصت‌های بی‌ نظیری را در بهینه‌سازی تمامی مراحل چرخهٔ زندگی یک کنگره از برنامه‌ریزی تا ارزیابی نهایی فراهم آورده است. این مقاله، با رویکردی تحلیلی و جامع، به بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت و برگزاری کنگره‌های علمی می‌پردازد. از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای غربالگری مقالات و انتخاب هیئت علمی، تا سیستم‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) برای ترجمهٔ لحظه‌ای و خلاصه‌سازی ارائه‌ها، و همچنین ربات‌های گفتگو (Chatbots) برای پاسخگویی به شرکت‌کنندگان همه نشان‌دهندهٔ تحولی عمیق در صنعت رویدادهای علمی هستند. علاوه بر مزایا، چالش‌هایی مانند سوگیری الگوریتمی، حفظ حریم خصوصی داده‌ها، و اعتماد به سیستم‌های خودکار نیز مورد بحث قرار می‌گیرند. با توجه به روندهای فعلی، هوش مصنوعی نه تنها یک ابزار کمکی، بلکه یک شریک استراتژیک در طراحی کنگره‌های هوشمند، انعطاف‌پذیر و کارآمد خواهد بود.

کنگره‌های علمی سالانه توسط موسسات آموزشی، انجمن‌های تخصصی، و انتشارات معتبر در سراسر جهان برگزار می‌شوند. این رویدادها معمولاً شامل جلسات عمومی، ارائه‌های شفاهی و پوستری، کارگاه‌ها و نمایشگاه‌های تخصصی هستند. با افزایش حجم داده‌ها، تنوع موضوعات، و تقاضای جهانی برای شرکت (به‌ویژه پس از شیوع کووید-۱۹ و گسترش رویدادهای هیبریدی)، سیستم‌های سنتی مدیریت کنگره دیگر قادر به پاسخگویی به نیازهای پیچیده نیستند. در این شرایط، هوش مصنوعی به‌عنوان یک موتور توانمندساز، ظرفیت‌های جدیدی را در حوزهٔ Event Intelligence ایجاد کرده است. در اینجا نقش هوش مصنوعی در هر فاز از فرآیند برگزاری کنگره‌های علمی، با تأکید بر کاربردهای عملی، مزایا، محدودیت‌ها، و چشم‌انداز آینده را بررسی می کنیم.

هوش مصنوعی و تحول دیجیتال در رویدادهای علمی

تحول دیجیتال در رویدادهای علمی از شامل سه مرحله  خودکارسازی (مانند سیستم‌های ثبت‌نام آنلاین)، دیجیتالی‌سازی (میزبانی مجازی، جلسات زوم) و هوشمندسازی (AI-Enabled Event Management) است. در مرحلهٔ سوم، سیستم‌های هوش مصنوعی نه تنها فرآیندها را سریع‌تر می‌کنند، بلکه تصمیم‌گیری‌ها را پیش‌بینانه و شخصی‌سازی‌شده می‌نمایند. برای مثال، سیستم‌هایی مانند Congrex AI یا Cvent Genie اکنون قادرند برنامهٔ کنفرانس را بر اساس علایق ثبت‌شدهٔ شرکت‌کنندگان بهینه‌سازی کنند.

1- برنامه‌ریزی و طراحی

پیش‌بینی شرکت‌کنندگان: مدل‌های یادگیری ماشین (مانند رگرسیون تصادفی جنگلی) با استفاده از داده‌های تاریخی (محل برگزاری، موضوع، فصل، کیفیت سخنرانان)، تعداد و ترکیب جغرافیایی شرکت‌کنندگان را پیش‌بینی می‌کنند.

انتخاب محل و زمان بهینه: الگوریتم‌های بهینه‌سازی چندهدفه (MOOAs) هزینه، دسترسی، اقلیم و هزینه‌های هتل را همزمان در نظر می‌گیرند.

طراحی هوشمند تجربه کاربری (UX): هوش مصنوعی شخصی‌سازی مسیرهای تعاملی برای گروه‌های هدف مختلف (دانشجویان، محققان ارشد، صنعتگران) را ممکن می‌سازد.

2- جذب و انتخاب مقالات و سخنرانان

غربالگری اولیه مقالات: سیستم‌هایی مانند ScholarOne Manuscripts با ترکیب NLP و شبکه‌های عصبی، مقالات را بر اساس اصالت، انسجام، و تطابق با حوزهٔ کنگره رتبه‌بندی می‌کنند. همچنین ابزارهایی مانند Turnitin AI Writing Detection و GPTZero امکان شناسایی مقالات تولیدشده توسط مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) را فراهم می‌کنند و مقاله را از نظر سرقت ادبی بودن و نوشته شده توسط هوش مصنوعی بررسی می کنند.

انتخاب داوران و شخنرانان برای کنگره: الگوریتم‌های توصیه‌گر (Recommendation Engines) بر اساس h-index، همکاری‌های گذشته، و تنوع جنسیتی/جغرافیایی، پیشنهاداتی برای انتخاب داوران و سخنرانان ارائه می‌دهند. این کار با هدف کاهش سوگیری انسانی انجام می شود.

3-ثبت‌نام و تعامل با شرکت‌کنندگان

ربات‌های گفتگوی هوشمند (AI Chatbots): چت‌بات‌هایی مانند Ada یا Drift به زبان‌های چندگانه پاسخ می‌دهند و سؤالات رایج (ویزا، اقامت، برنامه) را پاسخگو هستند.

شخصی‌سازی ارتباطات: موتورهای هوش مصنوعی بر اساس رزومه و سابقهٔ علمی شرکت‌کننده، برنامه‌های پیشنهادی، معرفی همکاران بالقوه (Networking Match)، و حتی پیشنهاد کارگاه‌های آموزشی اختصاصی را ارسال می‌کنند.

4- مدیریت زمان، فضا و منابع

زمان‌بندی هوشمند جلسات: مسائل زمان‌بندی در کنگره‌های بزرگ (Constraint Satisfaction Problems) با الگوریتم‌های ژنتیک یا شبیه‌سازی تحلیل می‌شوند تا تداخل موضوعی، ازدحام سالن، و ترجیحات سخنرانان بهینه شوند. همچنین سیستم‌های IoT همراه با هوش مصنوعی، مصرف انرژی، ترافیک داخلی، و توزیع منابع (مثل تجهیزات تفسیر همزمان) را به‌صورت بلادرنگ کنترل می‌کنند.

5- سیستم های ورود و حضور و غیاب هوشمند

استفاده از سیستم های ورود هوشمند مانند گرفتن کارت ها بدون نیاز به نیروی انسانی و با استفاده از دستگاه ها کار را برای برگزار کنندگان راحت تر و رضایت را در شرکت کنندگان بالاتر می برد. استفاده از قابلیت تشخیص چهره و شناسایی خودکار شرکت کنندگان بدون نیاز به کارت یا QR code کیفیت کنگره را بالاتر می برد این کار چند مزیت دارد مانند ثبت حضور دقیق شرکت کنندگان و ردیابی ورود و خروج از هر سالن. این کار از تقلب جلوگیری می کند و باعث می شود از هویت واقعی شرکت کنندگان اطمینان داشته باشیم. در نهایت در هر لحظه می توان آمار زنده تعداد حضار هر جلسه را مشخص کرد.

شرکت همایش پلاس در یونیت های صدور کارت نسل 2 خود این قابلیت را فراهم کرده است.

6- همایش‌های هیبریدی و تجربه مجازی

شبیه‌سازی محیط‌های تعاملی: پلتفرم‌هایی مانند Virbela یا Gather.town با حمایت از هوش مصنوعی، فضاهای سه‌بعدی تعاملی ایجاد می‌کنند که شرکت‌کنندگان مجازی می‌توانند با آواتارهای سفارشی، در گروه‌های کوچک گفتگو کنند. واقعیت مجازی (VR) همراه با AI، امکان بازدید از نمایشگاه‌ها یا حضور در آزمایشگاه‌های مجازی را فراهم می‌کند به‌ویژه برای حوزه‌هایی مانند فیزیک هسته‌ای یا پزشکی.

7- پردازش زبان طبیعی (NLP) برای خلاصه‌سازی، ترجمه و تحلیل محتوا

مدل‌هایی مانند Meta’s SeamlessM4T و Google’s Translatotron ترجمهٔ صوتیِ همزمان را با حفظ لحن و اصطلاحات تخصصی امکان‌پذیر کرده‌اند. از طرف دیگر  مدل‌های خلاصه‌سازی مبتنی بر Transformer (مانند BART یا LED) خروجی‌های متنی و ویدیویی ارائه‌ها را به‌صورت لحظه‌ای خلاصه می‌کنندکه سمعی‌بینایان یا افرادی که نمی‌توانند جلسه را به‌طور کامل دنبال کنند مفید است.NLP می‌تواند از طریق تحلیل پرسش‌ها و نظرات، محورهای داغ بحث، نقاط ضعف ارائه‌ها و حتی ایده‌های همکاری بالقوه را استخراج کند. در زیر چند نمونه از ابزارهای مفید برای این کار معرفی شده است.

📍 Wordly – ترجمه AI برای رویدادها

📍 KUDO – پلتفرم ترجمه همزمان

📍 Interprefy – ترجمه ابری

📍 Otter.ai – رونویسی هوشمند

📍 Microsoft Translator – ترجمه زنده گروهی

8- تحلیل داده‌ها و ارزیابی پس از کنگره

ادغام داده‌های کنگره با پایگاه‌هایی مانند Scopus و Google Scholar، امکان سنجش تأثیر بلندمدت ارائه‌ها (مثلاً از طریق نقل‌قول‌های بعدی) را فراهم می‌کند. همچنین تحلیل نظرات کیفی با LLMها، نه تنها تم‌های کلی (رضایت/نارضایتی)، بلکه پیشنهادات خاص (مثل بهبود تجهیزات صوتی یا تنوع سخنرانان) را شناسایی می‌کند. از سوی دیگی مدل‌های زبانی بزرگ به‌صورت خودکار گزارش‌های اجرایی، مالی و علمی را با رعایت سبک نگارش انجمن‌های علمی ایجاد می‌کنند.

چالش‌ها و ملاحظات اخلاقی

با وجود مزایای فراوان، استفاده از هوش مصنوعی در کنگره‌های علمی با چالش‌هایی همراه است برای مثال اگر داده‌های آموزشی مدل‌ها از کشورها یا جنسیت‌های خاصی کم‌نمایی داشته باشند، ممکن است مقالات یا سخنرانان از مناطق کمتر توسعه‌یافته کمتر دیده شوند. از سوی دیگر جمع‌آوری داده‌های رفتاری شرکت‌کنندگان (مثل حرکت در فضای مجازی یا زمان تماشای ارائه‌ها) نیاز به رعایت دقیق GDPR و قوانین داخلی دارد. تصمیمات “جعبه سیاه” الگوریتم‌ها (مثل رد مقاله توسط AI) باید قابل‌تفسیر (Explainable AI یا XAI) باشند و در نهایت اختلال در سرویس‌های ابری یا امنیت سایبری می‌تواند کل کنگره را مختل کند. برای کاهش این ریسک ها راهکارهایی مانند Algorithmic Auditing، Human-in-the-Loop (HITL)، و طراحی سیستم‌های Fail-Safe پیشنهاد شده‌اند.

 مطالعات چند مورد از کنگره های هوشمند

کنگرهٔ سالانه IEEE (2024): از سیستم AI برای تطابق هیئت داوری با مقالات (بر اساس موضوع و تاریخچه همکاری) استفاده شد؛ زمان داوری ۴۰٪ کاهش یافت و اعتبار داوری ۲۲٪ افزایش یافت (IEEE Spectrum, 2024).

کنگرهٔ جهانی فیزیک هسته‌ای (ICNPP 2025، شیراز):
با همکاری دانشگاه‌های شیراز و دانشگاه SUSU، یک پلتفرم هیبریدی با AI Translator برای پشتیبانی از فارسی، روسی و انگلیسی راه‌اندازی شد؛ رضایت شرکت‌کنندگان غیرانگلیسی‌زبان ۶۸٪ افزایش یافت.

NeurIPS 2023:
از مدل‌های LLM برای خلاصه‌سازی ۶۰۰۰+ چکیده و ایجاد “نقشهٔ دانش” (Knowledge Graph) از روندهای تحقیقاتی استفاده شد.

چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در کنگره ها (تا 2030)

پیش بینی می شود که در آینده، کنگره ها به شمت کنگره‌های خود-سازمان‌دهنده (Self-Organizing Congresses) بروند. به این معنی که سیستم‌های AI با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)، برنامهٔ کنگره را در حین اجرا به‌روز می‌کنند، مثلاً افزایش زمان بحث در جلسات پرطرفدار. علاوه بر این با همکاری هوش مصنوعی و انسان نوآوری هایی در کنگره ها به وجود می آید. بدین صورت که پس از جمع‌آوری ایده‌های کنگره، هوش مصنوعی پیشنهاداتی برای پروژه‌های تحقیقاتی مشترک یا پتنت‌های بالقوه تولید می‌کند. و در نهایت شرکت‌کنندگان با هوش مصنوعی شخصی خود (مثل یک نسخهٔ سفارشی‌شده از Copilot) به‌صورت خودکار جلسات مرتبط را انتخاب کرده و یادداشت‌های تحلیلی تولید می‌کنند.

بنابراین می توان گفت هوش مصنوعی دیگر یک گزینهٔ آینده‌نگرانه نیست، بلکه یک ضرورت مدیریتی در برگزاری کنگره‌های علمی است. این فناوری نه تنها هزینه و زمان را کاهش می‌دهد، بلکه کیفیت فکری رویداد را با تسهیل دسترسی، تقویت تعامل، و افزایش شفافیت در تصمیم‌گیری‌های علمی ارتقا می‌بخشد. با این حال، موفقیت این تحول مستلزم ترکیب هوش مصنوعی با داوری انسانی، چارچوب‌های اخلاقی، و طراحی شمولی است. در نهایت، کنگره‌های آینده باید «هوشمند» باشند نه به این معنا که بدون انسان عمل کنند، بلکه به این معنا که انسان‌ها را در دستیابی به بالاترین سطوح همکاری و نوآوری یاری دهند.