الذكاء الاصطناعي يتنبأ بالنتائج التجريبية

كيف يتنبأ الذكاء الاصطناعي بالنتائج التجريبية للمساعدة في تقصير وقت البحث، وتقليل التكاليف، وتحسين الكفاءة؟ دعونا نكتشف المزيد من التفاصيل مع INVIAI في هذا المقال!

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 مخرجات المحاكاة – يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالنتائج المحتملة للتجارب الجديدة.

في دراسة حديثة، تنبأت أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح بنتائج تجارب مقترحة في علم الأعصاب أكثر بكثير من الخبراء البشر. تعد هذه التنبؤات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بتقليل التجربة والخطأ، مما يوفر الوقت والموارد في المختبر.

"عالم مشارك" بالذكاء الاصطناعي مبني على نموذج لغة كبير من Google Research أعاد اكتشاف آلية بيولوجية معقدة في البكتيريا: حيث تطابقت فرضيته الأعلى تصنيفًا تمامًا مع عملية نقل جين تم تأكيدها تجريبيًا.

— دراسة Google Research

يستخدم الباحثون الذكاء الاصطناعي بالفعل كـ "مساعد" للعلم. في نتيجة بارزة، أعاد "العالم المشارك" بالذكاء الاصطناعي المبني على نموذج لغة كبير من Google Research اكتشاف آلية بيولوجية معقدة في البكتيريا: حيث تطابقت فرضيته الأعلى تصنيفًا تمامًا مع عملية نقل جين تم تأكيدها تجريبيًا. بعبارة أخرى، اقترح الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل الإجابة الصحيحة على سؤال استغرق العلماء البشريين 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 UCL أن نماذج اللغة الكبيرة العامة (ونموذج متخصص "BrainGPT") يمكنها التنبؤ بنتائج دراسات علم الأعصاب بدقة أعلى بكثير من علماء الأعصاب البشر. بلغ متوسط معدل نجاح النماذج 81% في اختيار النتائج المنشورة الصحيحة، بينما حقق الخبراء فقط 63-66%. وهذا يشير إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكنه التعرف على أنماط الأدبيات وإجراء تنبؤات مستقبلية تتجاوز مجرد البحث عن الحقائق.

اكتشاف علمي مدعوم بالذكاء الاصطناعي

تطبيقات الذكاء الاصطناعي عبر المجالات العلمية

تطبيقات الذكاء الاصطناعي عبر المجالات العلمية

الذكاء الاصطناعي في الفيزياء والمحاكاة المتقدمة

تنبأ نموذج ذكاء اصطناعي مستنير بالفيزياء بنجاح بنتيجة تجربة اندماج نووي. على سبيل المثال، استخدم علماء مختبر لورانس ليفرمور الوطني إطار عمل مدعومًا بالذكاء الاصطناعي للتنبؤ بنجاح إطلاق اندماج نووي قبل أيام من التجربة. تم تدريب نموذجهم على آلاف المحاكاة والتجارب السابقة، وتنبأ بأكثر من 70% فرصة لتحقيق الاشتعال (صافي كسب الطاقة) قبل إجراء التجربة.

لم تؤدِ هذه الطريقة – التي تجمع بين الذكاء الاصطناعي والمحاكاة الفيزيائية – إلى تنبؤ صحيح فحسب، بل قامت أيضًا بتحديد عدم اليقين، مما يوجه الباحثين في تقييم مخاطر التجربة. وبالمثل، في أبحاث موجات الجاذبية، صمم الذكاء الاصطناعي حتى تكوينات جديدة لمقياس التداخل (مثل إضافة تجويف بصري بطول كيلومتر) لتحسين حساسية الكاشف – وهي اكتشافات تغاضى عنها المهندسون البشر.

الذكاء الاصطناعي يتنبأ بتجارب الفيزياء

أتمتة المختبر المدعومة بالذكاء الاصطناعي

تعد أتمتة المختبر مجالًا آخر حيث تُحدث تنبؤات الذكاء الاصطناعي تغييرًا جذريًا. 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 باستمرار، دون تعب، وتنفيذ بروتوكولات دقيقة بشكل أكثر اتساقًا من البشر.

تولد هذه الروبوتات مجموعات بيانات ضخمة يمكن للذكاء الاصطناعي مسحها فورًا للبحث عن الأنماط والشذوذات.

في هذه الرؤية، تصبح دورة التصميم-الصنع-الاختبار-التحليل الكلاسيكية 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، مما يوجه العلماء بفعالية إلى أين ينظرون بعد ذلك.

أتمتة المختبر المدعومة بالذكاء الاصطناعي

فوائد الذكاء الاصطناعي للبحث العلمي

تحمل التنبؤات المدعومة بالذكاء الاصطناعي فوائد هائلة للعلم. يمكنها تسريع الاكتشافات من خلال تضييق الخيارات التجريبية، وتقليل التكاليف بإلغاء التجارب العقيمة، وكشف الأنماط الدقيقة التي قد يغفلها البشر.

أدوات مثل AlphaFold2 من DeepMind قد أحدثت ثورة في علم الأحياء من خلال التنبؤ بهياكل البروتينات: حيث نمذج AlphaFold2 بدقة الهيكل ثلاثي الأبعاد لما يقرب من 200 مليون بروتين معروف للعلم.

— أبحاث DeepMind

هذا يعني أن المختصين بالتجارب يقضون وقتًا أقل بكثير في دراسات الأشعة السينية أو المجهر الإلكتروني بالتبريد المرهقة، ويمكنهم التركيز على البروتينات الجديدة.

وبالمثل، يتنبأ نموذج ESMBind من مختبر بروكهين كيف ترتبط 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.

الذكاء الاصطناعي يسرع الاكتشاف العلمي

تحديات وحدود الذكاء الاصطناعي

ومع ذلك، تثير هذه التطورات أيضًا أسئلة 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، "جزء كبير من العلم ليس جديدًا حقًا، بل يتوافق مع أنماط موجودة" في الأدبيات.

تحديات وحدود الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالنتائج التجريبية

مستقبل الذكاء الاصطناعي في تصميم التجارب

نظرة إلى المستقبل، سيصبح الذكاء الاصطناعي والتجارب أكثر ترابطًا. يطور العلماء "نماذج أساسية" مخصصة لمجالات العلوم (باستخدام الفيزياء أو الكيمياء أو بيانات الجينوم) بحيث يمكنها التنبؤ بالنتائج بشكل أفضل وحتى اقتراح تصميمات تجارب مبتكرة.

من خلال التكرار في المحاكاة، يمكن للفرق تحسين التجارب قبل لمس الماصة أو الليزر. الهدف هو سير عمل بحثي هجين: يضيق الذكاء الاصطناعي بسرعة الفرضيات والمسارات الواعدة، ويجلب العلماء البشر الحدس والبصيرة لاستكشاف المجهول.

مستقبل الذكاء الاصطناعي في تصميم التجارب

عند القيام بذلك بشكل جيد، يمكن لهذه الشراكة مضاعفة أو تضاعف ثلاث مرات سرعة الاكتشاف، مما يعالج تحديات كبيرة من مواد الطاقة المتجددة إلى الطب الشخصي.

سيصبح الذكاء الاصطناعي "أداة قوية في ترسانتك" تساعد العلماء على تصميم أكثر التجارب فعالية وفتح آفاق جديدة.

— إجماع مجتمع البحث