يتنبأ الذكاء الاصطناعي بالنتائج التجريبية
كيف يتنبأ الذكاء الاصطناعي بالنتائج التجريبية ليساعد في تقصير وقت البحث، وتقليل التكاليف، وتحسين الكفاءة؟ دعونا نتعرف على المزيد من التفاصيل مع INVIAI في هذا المقال!
- 1. كيف يخطط الذكاء الاصطناعي ويحلل التجارب
- 2. تطبيقات الذكاء الاصطناعي عبر المجالات العلمية
- 3. الذكاء الاصطناعي في الفيزياء والمحاكاة المتقدمة
- 4. الأتمتة المعملية المدعومة بالذكاء الاصطناعي
- 5. فوائد الذكاء الاصطناعي للبحث العلمي
- 6. التحديات والقيود التي تواجه الذكاء الاصطناعي
- 7. مستقبل الذكاء الاصطناعي في تصميم التجارب
كيف يخطط الذكاء الاصطناعي ويحلل التجارب
يُحدث الذكاء الاصطناعي (AI) تحولاً في طريقة تخطيط العلماء للتجارب وتفسيرها. من خلال تعلم الأنماط من كميات هائلة من البيانات – من الأوراق البحثية إلى نتائج المحاكاة – يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالنتائج المحتملة للتجارب الجديدة.
على سبيل المثال، أظهرت نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) المدربة على الأدبيات العلمية قدرتها على "استخلاص الأنماط" التي تُمكّنها من التنبؤ بالنتائج العلمية بدقة تفوق القدرات البشرية.
في دراسة حديثة، تنبأت أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح بنتائج تجارب في علوم الأعصاب المقترحة بنسبة أعلى بكثير من الخبراء البشر. تعد هذه التنبؤات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بوعد تقليل التجربة والخطأ، مما يوفر الوقت والموارد في المختبر.
يستخدم الباحثون الذكاء الاصطناعي بالفعل كـ "مساعد طيار" للعلم. في نتيجة بارزة، أعاد الذكاء الاصطناعي “العالم المشارك” المبني على نموذج لغة كبير من Google Research اكتشاف آلية بيولوجية معقدة في البكتيريا: حيث تطابقت فرضيته الأعلى تصنيفًا تمامًا مع عملية نقل جيني تم تأكيدها تجريبيًا. بمعنى آخر، اقترح الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل الإجابة الصحيحة على سؤال استغرق العلماء البشر سنوات لحله.
يخلص المؤلفون إلى أن مثل هذا الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعمل "ليس فقط كأداة بل كمحرك إبداعي يسرع الاكتشاف".
وبالمثل، أظهر فريق بقيادة جامعة UCL أن نماذج اللغة الكبيرة العامة (ونموذج متخصص يُدعى "BrainGPT") يمكنها التنبؤ بنتائج دراسات علوم الأعصاب بدقة أعلى بكثير من علماء الأعصاب البشر. حققت نماذج اللغة الكبيرة معدل نجاح متوسط بلغ 81% في اختيار النتائج المنشورة الصحيحة، بينما حقق الخبراء نسبة 63-66%. وهذا يشير إلى أن الذكاء الاصطناعي قادر على التعرف على أنماط الأدبيات وإجراء تنبؤات استشرافية تتجاوز مجرد البحث عن الحقائق.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي عبر المجالات العلمية
علم الأحياء
يحرز الذكاء الاصطناعي تقدمًا في العديد من المجالات. في علم الأحياء، تم تدريب نموذج أساسي جديد على بيانات من أكثر من مليون خلية وتعلم "قواعد" التعبير الجيني. يمكنه التنبؤ بالجينات النشطة في أي نوع من الخلايا البشرية، وكانت توقعاته متطابقة تقريبًا مع القياسات المخبرية.
في عرض توضيحي، تنبأ الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح بكيفية تأثير طفرات اللوكيميا الوراثية على شبكة التنظيم الخلوية – وهو تنبؤ تم تأكيده لاحقًا بالتجارب.
الكيمياء
في الكيمياء، طور باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا نموذجًا يُدعى FlowER يتنبأ بنتائج التفاعلات الكيميائية بشكل أكثر واقعية من خلال فرض قيود فيزيائية (مثل حفظ الكتلة والإلكترونات). حسّن هذا الذكاء الاصطناعي الواعي بالقيود الدقة والموثوقية في التنبؤ بمنتجات التفاعل بشكل كبير.
تستخدم منصات الذكاء الاصطناعي مثل RXN من IBM للكيمياء التعلم العميق أيضًا لرسم "لغة كيميائية" والتنبؤ بنتائج التفاعلات، مما يساعد الكيميائيين على استكشاف تفاعلات جديدة بسرعة أكبر بكثير من طرق التجربة والخطأ.
علوم المواد
في علوم المواد، يتم تدريب نماذج أساسية ناشئة للذكاء الاصطناعي (مثل MatterGen/MatterSim من مايكروسوفت) على بيانات حول الذرات والجزيئات بحيث يمكنها التنبؤ بكيفية تصرف المواد الجديدة قبل إجراء أي تجربة.
الذكاء الاصطناعي في الفيزياء والمحاكاة المتقدمة
تنبأ نموذج ذكاء اصطناعي مستند إلى الفيزياء بنجاح بنتيجة تجربة اندماج نووي. على سبيل المثال، استخدم علماء مختبر لورانس ليفرمور الوطني إطار عمل مدعومًا بالذكاء الاصطناعي لتوقع نجاح تجربة إشعال الاندماج قبل أيام من إجرائها. تم تدريب نموذجهم على آلاف المحاكاة والتجارب السابقة، وتنبأ باحتمالية تزيد عن 70% لتحقيق الإشعال (تحقيق صافي طاقة إيجابي) قبل إجراء التجربة.
بعد التجربة، كان العائد الفعلي للنيوترونات ضمن النطاق الذي تنبأ به الذكاء الاصطناعي، مما يثبت أن الذكاء الاصطناعي يمكنه تقديم تنبؤات احتمالية موثوقة للتجارب الفيزيائية المعقدة.
لم تقتصر هذه الطريقة – التي تجمع بين الذكاء الاصطناعي والمحاكاة الفيزيائية – على تقديم تنبؤ صحيح فحسب، بل قامت أيضًا بتقدير عدم اليقين، مما يساعد الباحثين على تقييم مخاطر التجربة. وبالمثل، في أبحاث موجات الجاذبية، صمم الذكاء الاصطناعي تكوينات جديدة لمقاييس التداخل (مثل إضافة تجويف بصري بطول كيلومتر) لتحسين حساسية الكاشف – اكتشافات لم ينتبه إليها المهندسون البشر.
الأتمتة المعملية المدعومة بالذكاء الاصطناعي
تعد الأتمتة المعملية مجالًا آخر تحدث فيه تنبؤات الذكاء الاصطناعي ثورة. يتصور العلماء "مصانع اكتشاف" مؤتمتة بالكامل حيث تقوم الروبوتات بإجراء التجارب ويحلل الذكاء الاصطناعي النتائج. يصف باحثو جامعة نورث كارولينا في تشابل هيل كيف يمكن للروبوتات المتنقلة إجراء تجارب كيميائية بشكل مستمر، دون تعب، وتنفيذ بروتوكولات دقيقة بثبات يفوق البشر بكثير.
تولد هذه الروبوتات مجموعات بيانات ضخمة يمكن للذكاء الاصطناعي مسحها فورًا لاكتشاف الأنماط والشذوذات.
في هذا التصور، تصبح دورة التصميم والتنفيذ والاختبار والتحليل التقليدية أسرع وأكثر تكيفًا: يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي اقتراح التجربة التالية، وتحسين الظروف في الوقت الحقيقي، وحتى تخطيط حملات تجريبية كاملة. على سبيل المثال، يشير فريق UNC إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكنه تحديد مركبات أو مواد جديدة واعدة للاختبار، موجهًا العلماء بفعالية إلى الاتجاهات الواعدة.
من خلال أتمتة المهام الروتينية، يتحرر الباحثون لطرح أسئلة على مستوى أعلى، بينما يركز الذكاء الاصطناعي على التجارب الأكثر إفادة.
فوائد الذكاء الاصطناعي للبحث العلمي
تحمل التنبؤات المدعومة بالذكاء الاصطناعي فوائد كبيرة للعلم. يمكنها تسريع الاكتشافات من خلال تضييق خيارات التجارب، وتقليل التكاليف عبر القضاء على التجارب العقيمة، وكشف الأنماط الدقيقة التي قد يغفلها البشر. لقد أحدثت أدوات مثل AlphaFold2 من DeepMind ثورة في علم الأحياء من خلال التنبؤ بهياكل البروتينات: حيث نمذج AlphaFold2 بدقة البنية ثلاثية الأبعاد لما يقرب من جميع 200 مليون بروتين معروف للعلم.
هذا يعني أن الباحثين يقضون وقتًا أقل بكثير في الدراسات المعقدة باستخدام الأشعة السينية أو المجهر الإلكتروني بالتبريد، ويمكنهم التركيز على البروتينات الجديدة.
وبالمثل، يتنبأ نموذج ESMBind من مختبر بروكهفن بكيفية ارتباط بروتينات النباتات بأيونات المعادن (مثل الزنك أو الحديد) ويتفوق على الطرق الأخرى في تحديد مواقع ارتباط المعادن. هذا يسرع البحث في محاصيل الطاقة الحيوية من خلال تحديد الجينات التي يجب دراستها لامتصاص المغذيات.
في جميع الحالات، يعمل الذكاء الاصطناعي كأداة فرز قوية: حيث يصفّي "مساحة البحث" التجريبية الواسعة إلى مجموعة أصغر من النتائج أو المرشحين ذوي الاحتمالية العالية.
التحديات والقيود التي تواجه الذكاء الاصطناعي
مع ذلك، تثير هذه التطورات أيضًا تساؤلات جديدة. حقيقة أن الذكاء الاصطناعي يمكنه التنبؤ بالعديد من النتائج بدقة كبيرة تشير إلى أن النتائج العلمية غالبًا ما تتبع أنماطًا مألوفة. كما يشير باحثو UCL، "الكثير من العلم ليس جديدًا حقًا، بل يتوافق مع الأنماط الموجودة" في الأدبيات.
هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي يتفوق في الاكتشافات الروتينية أو التدريجية، لكنه قد يواجه صعوبة مع الظواهر غير المسبوقة حقًا.
يحذر الخبراء من أن الإبداع البشري والتفكير النقدي لا يزالان ضروريين: تحتاج توصيات الذكاء الاصطناعي إلى تحقق تجريبي دقيق. هناك أيضًا تحديات تتعلق بتحيز البيانات (فالذكاء الاصطناعي يعرف فقط ما رآه) والثقة الزائدة (قد تكون النماذج خاطئة عند تجاوز نطاق تدريبها). ومع ذلك، تبدو الفوائد أكبر من المخاطر: فقد أدت تنبؤات الذكاء الاصطناعي بالفعل إلى تحقيق اختراقات منشورة في مجالات البيولوجيا والكيمياء والفيزياء.
مستقبل الذكاء الاصطناعي في تصميم التجارب
في المستقبل، سيصبح الذكاء الاصطناعي والتجارب أكثر ترابطًا. يطور العلماء "نماذج أساسية" مخصصة لمجالات العلوم (باستخدام بيانات الفيزياء أو الكيمياء أو الجينوم) بحيث يمكنها التنبؤ بالنتائج بشكل أفضل وحتى اقتراح تصميمات تجريبية مبتكرة.
في المستقبل القريب، يتخيل الباحثون إدخال تجربة مقترحة في أداة ذكاء اصطناعي والحصول على توزيع احتمالي للنتائج المحتملة.
من خلال التكرار الافتراضي، يمكن للفرق تحسين التجارب قبل استخدام الماصّة أو الليزر. الهدف هو سير عمل بحثي هجين: يضيق الذكاء الاصطناعي بسرعة الفرضيات والطرق الواعدة، ويضيف العلماء البشر الحدس والرؤية لاستكشاف المجهول.
>>> استكشف المزيد: يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل البيانات التجريبية
عندما يتم ذلك بشكل جيد، يمكن لهذه الشراكة مضاعفة أو حتى ثلاثة أضعاف سرعة الاكتشاف، مما يواجه تحديات كبيرة من مواد الطاقة المتجددة إلى الطب الشخصي.
كما قال أحد الباحثين، سيصبح الذكاء الاصطناعي "أداة قوية في ترسانتك" تساعد العلماء على تصميم التجارب الأكثر فعالية وفتح آفاق جديدة.
