کاربردهای هوش مصنوعی در پژوهش‌های علمی

هوش مصنوعی به سرعت به یک محرک قدرتمند در پژوهش‌های علمی مدرن تبدیل شده است. در سال‌های اخیر، دانشمندان در رشته‌های مختلف به طور فزاینده‌ای از ابزارهای هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌ها، مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده و تولید فرضیات جدید استفاده کرده‌اند. این روند در ادبیات علمی نیز مشهود است: مقالات علمی که به «هوش مصنوعی» اشاره دارند از حدود ۱۱۳۰ مقاله در سال ۲۰۰۳ به بیش از ۱۶۰۰۰ مقاله در سال ۲۰۲۴ افزایش یافته است. توانایی هوش مصنوعی در شناسایی الگوها در داده‌های عظیم و انجام محاسبات با سرعتی فراتر از توان انسان، امکان دستیابی به پیشرفت‌هایی را فراهم کرده که پیش‌تر غیرممکن به نظر می‌رسید.

هوش مصنوعی در علوم زیستی و پزشکی

در حوزه زیست‌پزشکی، هوش مصنوعی پیشرفت‌های چشمگیری در پژوهش و عمل پزشکی ایجاد کرده است. سیستم‌های هوش مصنوعی با تشخیص بیماری‌ها از تصاویر پزشکی، داده‌های ژنومی و اطلاعات بیماران با دقت قابل توجه، تشخیص و درمان را بهبود می‌بخشند. الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند تصاویر رادیولوژی یا MRI را تحلیل کنند تا علائم ظریف بیماری‌هایی مانند سرطان یا اختلالات عصبی را زودتر از روش‌های سنتی شناسایی کنند.

انقلاب در کشف دارو

یکی از برجسته‌ترین پیشرفت‌های هوش مصنوعی در علوم زیستی، کشف دارو است. پژوهشگران دارویی از مدل‌های هوش مصنوعی، از جمله شبکه‌های عصبی مولد، برای طراحی مولکول‌های دارویی جدید و بازاستفاده از داروهای موجود با سرعتی بسیار بیشتر از گذشته استفاده می‌کنند.

از آن زمان، شرکت‌های زیست‌فناوری متعددی برنامه‌های دارویی مبتنی بر هوش مصنوعی را راه‌اندازی کرده‌اند که برخی از آن‌ها نرخ موفقیت بسیار بالاتری در آزمایش‌های اولیه نسبت به روش‌های سنتی گزارش کرده‌اند. با غربالگری سریع کتابخانه‌های شیمیایی و پیش‌بینی رفتار مولکول‌ها در بدن، هوش مصنوعی کشف درمان‌های امیدوارکننده را تسریع می‌کند.

ژنتیک و زیست‌شناسی مولکولی

انقلاب دیگری در ژنتیک و زیست‌شناسی مولکولی رخ داده است. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های عظیم ژنومی را بررسی کنند تا الگوهای مرتبط با بیماری‌ها یا ویژگی‌ها را بیابند و از پزشکی دقیق حمایت کنند.

مدل یادگیری عمیق AlphaFold می‌تواند ساختار پروتئین‌ها را ظرف چند ساعت با دقت اتمی تعیین کند، کاری که پیش‌تر سال‌ها آزمایش‌های طاقت‌فرسا طول می‌کشید.

— دستاورد AlphaFold از DeepMind

شاید برجسته‌ترین پیشرفت، AlphaFold از DeepMind باشد، سیستمی که مسئله ۵۰ ساله «تا شدن پروتئین» را حل کرد – چالشی برای پیش‌بینی ساختار سه‌بعدی پروتئین از توالی آمینواسیدهای آن. این دستاورد که به عنوان حل یک چالش بزرگ زیست‌شناسی دهه‌ها زودتر از انتظار توصیف شده، زیست‌شناسی ساختاری را متحول کرده و میلیون‌ها ساختار پروتئین پیش‌بینی‌شده را از طریق یک پایگاه داده باز در اختیار پژوهشگران قرار داده است.

با این بینش‌ها، زیست‌شناسان می‌توانند بهتر بفهمند پروتئین‌ها چگونه عمل می‌کنند و با هم تعامل دارند، که به مهندسی آنزیم‌ها و طراحی واکسن کمک می‌کند. تأثیر هوش مصنوعی در علوم زیستی از بهبود ژنوم‌های محصولات کشاورزی تا شناسایی عوامل خطر ژنتیکی در بیماری‌های انسانی گسترده است – همه این‌ها به کشفیات علمی سریع‌تر و آگاهانه‌تر کمک می‌کند.

AlphaFold از DeepMind به زیست‌شناسان امکان پیش‌بینی ساختارهای پیچیده پروتئین را در عرض چند ساعت می‌دهد و پژوهش در ژنتیک و پزشکی را به شدت تسریع می‌کند

هوش مصنوعی در علوم فیزیکی و مهندسی

در علوم فیزیکی – که شامل فیزیک، شیمی، نجوم و مهندسی می‌شود – هوش مصنوعی برای مدیریت داده‌های عظیم تولیدشده توسط آزمایش‌های مدرن ضروری است. پروژه‌های بزرگ فیزیکی به ویژه به هوش مصنوعی متکی هستند تا سیگنال‌های معنادار را از حجم عظیم داده‌ها استخراج کنند.

فیزیک ذرات و تحلیل داده‌ها

شتاب‌دهنده بزرگ هادرون CERN (LHC) پتابایت‌های داده برخورد ذرات تولید می‌کند؛ یادگیری ماشین این حجم داده را فیلتر می‌کند تا رویدادهای نادر (مانند شناسایی ذرات زیراتمی جدید) را که تقریباً غیرممکن است با تحلیل دستی یافت، کشف کند. تشخیص الگو مبتنی بر هوش مصنوعی چنان حیاتی شده که فیزیکدانان می‌گویند بدون یادگیری ماشین برای فهم داده‌های جریان‌یافته، روند آزمایش‌هایشان «از هم می‌پاشد».

علم و مهندسی مواد

در علم و مهندسی مواد، پژوهشگران از مدل‌های هوش مصنوعی برای شبیه‌سازی خواص مواد جدید و هدایت طراحی آزمایش‌ها استفاده می‌کنند و توسعه آلیاژها، پلیمرها و نانومواد نوین را تسریع می‌کنند. شرکت‌های فناوری با استفاده از یادگیری عمیق مواد پیشرفته برای باتری‌ها و نیمه‌هادی‌ها را سریع‌تر از روش‌های سنتی کشف کرده‌اند.

نجوم و کشف کیهانی

نجوم با توانایی‌های هوش مصنوعی متحول شده است. ستاره‌شناسان از شبکه‌های عصبی برای بررسی تصاویر تلسکوپ و داده‌های سری زمانی استفاده می‌کنند تا پدیده‌هایی مانند امواج گرانشی، ابرنواخترها و سیارات فراخورشیدی را شناسایی کنند.

یک مورد برجسته زمانی رخ داد که الگوریتم هوش مصنوعی داده‌های ناسا از تلسکوپ کپلر را تحلیل کرد و سیاره فراخورشیدی‌ای را کشف کرد که پیش‌تر دیده نشده بود و سیستم هشت سیاره‌ای اطراف ستاره کپلر-۹۰ را کامل کرد. بعدها، شبکه عصبی پیشرفته‌ای به نام ExoMiner در یک مرحله ۳۰۱ سیاره فراخورشیدی جدید را در آرشیو کپلر تأیید کرد و در تشخیص سیارات واقعی از سیگنال‌های کاذب از کارشناسان انسانی پیشی گرفت. این موفقیت‌ها نشان می‌دهد چگونه هوش مصنوعی می‌تواند با بررسی سریع داده‌های عظیم، کشفیات کیهانی را تسریع کند.

به طور مشابه، در مشاهدات زمین مرتبط با اقلیم، هوش مصنوعی به پردازش تصاویر ماهواره‌ای برای شناسایی رویدادهایی مانند آتش‌سوزی‌های جنگلی یا نقشه‌برداری تغییرات یخ‌های قطبی با سرعت و دقت بالا کمک می‌کند.

شیمی و آزمایش‌های خودکار

نقش هوش مصنوعی در شیمی و مهندسی آزمایشگاهی نیز چشمگیر است. مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی نتایج واکنش‌های شیمیایی و طراحی کاتالیزورهای کارآمدتر استفاده می‌شوند و نیاز به آزمایش‌های گسترده را کاهش می‌دهند. در آزمایشگاه‌های پیشرفته، ربات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به طور خودکار آزمایش‌ها را انجام می‌دهند.

این نشان می‌دهد که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند کشف مواد و نوآوری مهندسی را به طور چشمگیری تسریع کند. از طراحی قطعات هوافضا با شکل‌های بهینه تا کنترل آزمایش‌های کوانتومی، تکنیک‌های هوش مصنوعی به مهندسان و دانشمندان فیزیکی کمک می‌کند تا مرزهای دانش را سریع‌تر و مؤثرتر پیش ببرند.

آزمایشگاه‌های خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی آزمایش‌های پرسرعت انجام می‌دهند و مواد نوین را با سرعتی بی‌سابقه کشف می‌کنند

هوش مصنوعی در علوم محیط زیست و زمین

علوم محیط زیست و حوزه‌های مرتبط (اکولوژی، زمین‌شناسی، اقلیم‌شناسی و کشاورزی) از قدرت پیش‌بینی و تحلیل هوش مصنوعی بهره‌مند شده‌اند. دانشمندان اقلیم از هوش مصنوعی برای ساخت مدل‌های اقلیمی دقیق‌تر و سیستم‌های پیش‌بینی هوا استفاده می‌کنند.

پیش‌بینی اقلیم و هوا

مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند داده‌های متنوع محیطی – از تصاویر ماهواره‌ای تا شبکه‌های حسگر – را دریافت و شبیه‌سازی الگوهای پیچیده اقلیمی و رویدادهای جوی شدید را بهبود بخشند. هوش مصنوعی در پیش‌بینی هوا برای بهبود پیش‌بینی‌های کوتاه‌مدت بارش یا طوفان‌ها به کار رفته و گاهی از مدل‌های سنتی هواشناسی در ثبت الگوهای محلی بهتر عمل می‌کند.

پایش محیط زیست و حفاظت

توانایی هوش مصنوعی در شناسایی تصویر برای پایش محیط زیست و حفاظت به کار گرفته شده است. یکی از کاربردهای برجسته، استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل تصاویر ماهواره‌ای و پهپادی با وضوح بالا از جنگل‌ها، اقیانوس‌ها و زیستگاه‌های حیات‌وحش است. هوش مصنوعی می‌تواند قطع درختان و تغییرات کاربری زمین را تا سطح درختان منفرد تشخیص دهد و به مقامات امکان شناسایی قطع غیرقانونی یا از دست رفتن زیستگاه را در زمان واقعی نزدیک بدهد.

کشاورزی دقیق

در کشاورزی، تکنیک‌های کشاورزی دقیق با بهره‌گیری از هوش مصنوعی بهره‌وری و پایداری را افزایش می‌دهند. کشاورزان سیستم‌های هوش مصنوعی را به کار می‌گیرند که داده‌های حسگرهای خاک، ایستگاه‌های هواشناسی و تصاویر محصولات را پردازش می‌کنند تا آبیاری و مصرف کود را بهینه کنند.

• پیش‌بینی دقیق عملکرد محصول
• شناسایی زودهنگام شیوع آفات برای مداخله به موقع
• تشخیص بیماری‌های گیاهی از تصاویر برگ
• بهینه‌سازی مصرف منابع و کاهش ضایعات
• ارائه ابزارهای موبایلی برای شناسایی مشکلات توسط کشاورزان

مدیریت منابع آب

مدیریت منابع آب نیز حوزه‌ای است که هوش مصنوعی در آن به تصمیم‌گیری کمک می‌کند. با تحلیل داده‌های حسگر کیفیت و مصرف آب، هوش مصنوعی می‌تواند خشکسالی را پیش‌بینی یا توزیع آب برای آبیاری را بهینه کند. حتی در زمین‌شناسی، پژوهشگران از هوش مصنوعی برای تفسیر داده‌های لرزه‌ای جهت شناسایی الگوهای زلزله یا مکان‌یابی ذخایر معدنی با یافتن سیگنال‌های ظریف در مطالعات ژئوفیزیکی استفاده می‌کنند.

در واقع، هوش مصنوعی به دانشمندان محیط زیست «میکروسکوپی» برای داده‌های بزرگ می‌دهد – بینش‌هایی درباره سیستم‌های سیاره ما که با روش‌های سنتی پنهان می‌ماند. این بینش‌ها به استراتژی‌های بهتر حفاظت محیط زیست و پاسخ‌های آگاهانه‌تر به چالش‌های جهانی مانند تغییر اقلیم و امنیت غذایی کمک می‌کنند.

هوش مصنوعی تصاویر ماهواره‌ای را برای پایش قطع درختان، ردیابی جمعیت حیات‌وحش و شناسایی تغییرات محیطی در زمان واقعی تحلیل می‌کند

ابزارهای هوش مصنوعی که فرآیند پژوهش را توانمند می‌سازند

Beyond field-specific breakthroughs, AI is also streamlining the research process itself for scientists. Today, a growing suite of AI-powered tools is available to help researchers at every step of their workflow. There are AI tools dedicated to data analysis, which can automatically crunch experimental results or perform statistical analyses far quicker than manual coding. Other tools focus on literature review and knowledge synthesis: for example, AI-driven search engines can scan millions of academic papers and pull out relevant findings or even summarize papers on a given topic. This helps scientists overcome information overload by making it easier to find and digest the most pertinent publications. In fact, dozens of specialized AI research tools now exist, covering tasks from literature mapping and multi-document summarization to citation management and writing assistance. Imagine being able to ask a research question in natural language and having an AI system retrieve key points from the top 100 papers on that question – this is increasingly feasible with advanced semantic search platforms. Tools like semantic scholarly search engines use natural language processing to understand researchers’ queries and provide aggregated answers or annotated bibliographies. Some platforms (e.g. those by Semantic Scholar or Google’s AI) can even highlight contradictory findings between studies or flag potential errors.  Writing assistants have emerged as well: large language models (such as ChatGPT and others) can help draft sections of a paper, translate scientific text, or suggest clearer phrasing. Researchers use these with caution – as a “sparring partner” to refine their thinking – while ensuring final writings are their own. Journal publishers and funding agencies are also exploring AI to improve their processes. For instance, AI tools are being tested for peer review support, automatically checking manuscripts for statistical errors, plagiarism, or missing citations to aid human reviewers (though human judgment remains crucial). Overall, these AI assistants save researchers time on menial tasks and enable them to focus more on creative and critical aspects of science. To illustrate the variety of AI tools now available to scientists, here are a few notable examples and applications:

فهرست

منابع موجود

4 آیتم

AlphaFold (Biology)

ابزار پیش‌بینی ساختار پروتئین مبتنی بر هوش مصنوعی

اطلاعات برنامه

توسعه‌دهنده	دیپ‌مایند (شرکت آلفابت)
پلتفرم‌های پشتیبانی‌شده	ویندوز مک‌اواس لینوکس (نصب محلی) سرورهای ابری (گوگل کلود، AWS)
پشتیبانی زبانی	دسترسی جهانی؛ مستندات عمدتاً به زبان انگلیسی
مجوز	رایگان و متن‌باز (مجوز آپاچی ۲.۰)

مرور کلی

آلفافولد ابزاری پیشگام مبتنی بر هوش مصنوعی است که پیش‌بینی ساختار پروتئین را متحول کرده است. این ابزار که توسط دیپ‌مایند توسعه یافته، با استفاده از یادگیری عمیق شکل‌های سه‌بعدی پروتئین را از توالی‌های آمینواسیدی با دقت بالا پیش‌بینی می‌کند — کاری که پیش‌تر سال‌ها آزمایشگاه‌های تحقیقاتی را می‌طلبید. پیش‌بینی‌های سریع آلفافولد، تحقیقات در زمینه کشف دارو، ژنتیک، زیست‌شناسی مولکولی و بیوتکنولوژی را تسریع می‌کند و آن را به یکی از تأثیرگذارترین نوآوری‌ها در تحقیقات علمی مدرن تبدیل کرده است.

نحوه عملکرد

آلفافولد از شبکه‌های عصبی پیشرفته آموزش‌دیده بر روی مجموعه داده‌های گسترده زیستی برای پیش‌بینی الگوهای تا شدن پروتئین با دقت نزدیک به آزمایشگاهی استفاده می‌کند. عملکرد برجسته آن در رقابت CASP14 (ارزیابی بحرانی پیش‌بینی ساختار پروتئین) نشان داد که می‌تواند از مدل‌های محاسباتی سنتی پیشی بگیرد. با تحلیل تکامل توالی، محدودیت‌های فیزیکی و روابط ساختاری، آلفافولد مدل‌های پروتئینی با اطمینان بالا تولید می‌کند که از کاربردهای علمی متنوعی پشتیبانی می‌کنند. این ابزار متن‌باز است و به پژوهشگران سراسر جهان امکان اجرای پیش‌بینی‌ها به صورت محلی یا ادغام در خطوط پردازشی محاسباتی را می‌دهد. همچنین میلیون‌ها ساختار پیش‌محاسبه‌شده به صورت رایگان در پایگاه داده ساختار پروتئین آلفافولد در دسترس است.

ویژگی‌های کلیدی

پیش‌بینی‌های با دقت بالا

پیش‌بینی ساختار سه‌بعدی پروتئین از توالی‌های آمینواسیدی با دقت نزدیک به آزمایشگاهی

متن‌باز و قابل بازتولید

کد کاملاً متن‌باز با خطوط پردازشی قابل بازتولید برای شفافیت و همکاری

ادغام با پایگاه داده‌ها

ادغام بی‌وقفه با پایگاه‌های داده پروتئین از جمله UniProt، PDB و MGnify

مدل‌سازی بدون قالب

توانایی مدل‌سازی پروتئین‌هایی که فاقد قالب ساختاری یا مراجع همولوگ هستند

کاربردهای پژوهشی

مناسب برای کشف دارو، ژنومیک، زیست‌شناسی مولکولی و تحقیقات بیوتکنولوژی

دسترسی رایگان

میلیون‌ها ساختار پیش‌محاسبه‌شده به صورت رایگان در پایگاه داده ساختار پروتئین آلفافولد در دسترس است

دانلود یا دسترسی

Official website

راهنمای نصب و استفاده

1

دسترسی به مخزن

برای دسترسی به دستورالعمل‌های نصب و کد منبع، به مخزن رسمی گیت‌هاب مراجعه کنید.

2

آماده‌سازی محیط

بر اساس سیستم خود، محیط سازگار را با استفاده از داکر، کُندا یا ابزارهای بومی لینوکس تنظیم کنید.

3

دانلود پایگاه داده‌ها

پایگاه‌های داده لازم (UniRef90، MGnify، PDB70 و غیره) را طبق دستورالعمل مستندات دانلود کنید.

4

آماده‌سازی ورودی

توالی‌های پروتئینی را در قالب FASTA برای پیش‌بینی ساختار وارد کنید.

5

اجرای خط پردازش

خط پردازش آلفافولد را برای تولید ساختارهای سه‌بعدی پیش‌بینی‌شده اجرا کنید.

6

مشاهده نتایج

خروجی را با استفاده از ابزارهای نمایش مولکولی مانند PyMOL یا ChimeraX مشاهده کنید.

7

ارزیابی اطمینان

از معیارهای اطمینان (pLDDT، PAE) برای سنجش قابلیت اطمینان مدل و کیفیت پیش‌بینی استفاده کنید.

محدودیت‌ها و ملاحظات

• پیش‌بینی‌های ایستا: قادر به شبیه‌سازی حرکات دینامیکی پروتئین یا کانفورماسیون‌های متعدد نیست
• نیازمندی‌های محاسباتی: نیازمند منابع محاسباتی قابل توجه، به ویژه حافظه GPU برای زمان‌های اجرای عملی
• ساختارهای پیچیده: عملکرد برای مجتمع‌های پروتئینی بزرگ یا پروتئین‌های با نواحی انعطاف‌پذیر/نامنظم کاهش می‌یابد
• پیچیدگی راه‌اندازی: نصب و راه‌اندازی پایگاه داده‌ها می‌تواند زمان‌بر و فنی باشد

سوالات متداول

آیا آلفافولد رایگان است؟

بله، آلفافولد کاملاً رایگان و متن‌باز تحت مجوز آپاچی ۲.۰ است و برای پژوهشگران سراسر جهان در دسترس است.

آیا آلفافولد می‌تواند مجتمع‌های پروتئینی را پیش‌بینی کند؟

آلفافولد-مولتیمر می‌تواند برخی مجتمع‌های پروتئینی را مدل‌سازی کند، اما دقت آن بسته به پیچیدگی تعامل و داده‌های آموزشی موجود متفاوت است.

آیا برای اجرای آلفافولد به GPU نیاز دارم؟

استفاده از GPU برای زمان‌های اجرای عملی به شدت توصیه می‌شود. محاسبه فقط با CPU ممکن است اما بسیار کندتر است و برای پروتئین‌های بزرگ ممکن است عملی نباشد.

کجا می‌توانم ساختارهای پیش‌محاسبه‌شده آلفافولد را پیدا کنم؟

میلیون‌ها ساختار پیش‌بینی‌شده در پایگاه داده ساختار پروتئین آلفافولد که توسط EMBL-EBI میزبانی می‌شود، به صورت رایگان در دسترس است.

آیا آلفافولد برای کشف دارو قابل استفاده است؟

بله، آلفافولد با ارائه ساختارهای دقیق پروتئین برای تحلیل هدف، داکینگ مولکولی و طراحی دارو مبتنی بر ساختار، از مراحل اولیه کشف دارو پشتیبانی می‌کند.

Exscientia’s AI Drug Designer (Pharmacology)

پلتفرم کشف دارو مبتنی بر هوش مصنوعی

اطلاعات برنامه

توسعه‌دهنده	Exscientia
نوع پلتفرم	پلتفرم ابری مبتنی بر وب برای محیط‌های دسکتاپ
پشتیبانی زبانی	انگلیسی (دسترسی جهانی)
مدل قیمت‌گذاری	راهکار سازمانی پولی (بدون برنامه رایگان)

مرور کلی

طراح داروی هوش مصنوعی Exscientia یک پلتفرم پیشرفته است که از هوش مصنوعی برای تسریع کشف داروهای دارویی استفاده می‌کند. با ترکیب یادگیری عمیق، مدل‌سازی مولکولی و بهینه‌سازی خودکار، این پلتفرم نحوه شناسایی و اصلاح کاندیداهای دارویی مولکول کوچک را متحول می‌کند. این پلتفرم به طور قابل توجهی زمان، هزینه و ریسک تحقیق و توسعه سنتی را کاهش می‌دهد و ساختارهای مولکولی با کیفیت بالا و متناسب با اهداف درمانی خاص تولید می‌کند. این پلتفرم که توسط شرکت‌های دارویی، شرکت‌های بیوتکنولوژی و مؤسسات تحقیقاتی در سراسر جهان استفاده می‌شود، فرآیندهای کشف را ساده کرده و داروهای تأثیرگذار را سریع‌تر به بازار می‌رساند.

نحوه عملکرد

این پلتفرم از الگوریتم‌های اختصاصی هوش مصنوعی استفاده می‌کند که بر روی داده‌های گسترده زیستی و شیمیایی آموزش دیده‌اند تا کاندیداهای دارویی بهینه‌شده با قدرت، انتخاب‌پذیری و پروفایل‌های فارماکوکینتیکی بهبود یافته تولید کنند. از طریق چرخه‌های یادگیری تکراری، مدل‌های هوش مصنوعی طراحی‌ها را پیشنهاد می‌دهند، عملکرد پیش‌بینی‌شده را ارزیابی می‌کنند و ساختارها را در چندین مرحله اصلاح می‌کنند — که وابستگی به آزمایش‌های دستی و آزمون و خطا را کاهش می‌دهد.

رویکرد ترکیبی انسان-هوش مصنوعی Exscientia به کارشناسان حوزه اجازه می‌دهد تا سیستم را با بینش‌های مرتبط با ایمنی، مکانیزم اثر و زیست‌شناسی بیماری هدایت کنند و یک جریان کاری همکاری بسیار کارآمد ایجاد کنند. چندین مولکول طراحی‌شده توسط هوش مصنوعی از Exscientia با موفقیت وارد ارزیابی بالینی شده‌اند که ارزش عملی در دنیای واقعی را نشان می‌دهد.

ویژگی‌های کلیدی

تولید کاندیدا مبتنی بر هوش مصنوعی

تولید و بهینه‌سازی خودکار کاندیداهای دارویی مولکول کوچک با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته.

مدل‌سازی پیش‌بینی

تحلیل جامع قدرت، انتخاب‌پذیری، ADME و خواص ایمنی پیش از سنتز.

بهینه‌سازی چندمعیاره

اصلاح خودکار در چندین ویژگی مولکولی برای ارتقاء کیفیت کاندیدا.

ادغام داده‌های آزمایشگاهی

ادغام بی‌وقفه داده‌های تجربی برای بهبودهای تکراری مستمر در طراحی.

دسترسی و دانلود

Official website

شروع کار

1

درخواست دسترسی به پلتفرم

از طریق وب‌سایت رسمی Exscientia برای دسترسی به پلتفرم یا فرصت‌های همکاری تماس بگیرید.

2

تعریف نیازمندی‌های پروژه

اطلاعات هدف، اهداف پژوهشی و حوزه‌های درمانی را برای هدایت همکاری ارائه دهید.

3

شخصی‌سازی جریان کاری هوش مصنوعی

تیم Exscientia یک جریان کاری سفارشی مبتنی بر هوش مصنوعی متناسب با هدف درمانی شما پیکربندی می‌کند.

4

ورود داده‌های زیستی

داده‌های زیستی یا شیمیایی موجود را برای افزایش دقت مدل و پیش‌بینی‌ها ارائه دهید.

5

دریافت طراحی‌های تولیدشده توسط هوش مصنوعی

طراحی‌های مولکولی تولیدشده توسط هوش مصنوعی که برای هدف شما بهینه شده‌اند را دریافت کنید، آماده برای سنتز آزمایشگاهی و اعتبارسنجی.

6

تکرار و اصلاح

بین پیش‌بینی‌های محاسباتی و بازخوردهای تجربی چرخه بزنید تا کیفیت کاندیدا به تدریج بهبود یابد.

7

پیشرفت به آزمایش‌های پیش‌بالینی

کاندیداهای برتر را به ارزیابی پیش‌بالینی و مراحل توسعه بالینی منتقل کنید.

ملاحظات مهم

راهکار سازمانی: نسخه رایگان موجود نیست. دسترسی نیازمند همکاری سازمانی یا قرارداد تجاری با Exscientia است.

نیاز به اعتبارسنجی: پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی باید از طریق آزمایش‌های آزمایشگاهی و تست‌های بالینی تأیید شوند. پلتفرم کشف را تسریع می‌کند اما موفقیت بالینی را تضمین نمی‌کند.

• عملکرد بسته به داده‌های آموزشی موجود و پیچیدگی هدف متفاوت است
• برای سازمان‌هایی که به دنبال همکاری مشترک هستند بهتر است تا نرم‌افزار مستقل
• تخصص در درمان‌های مولکول کوچک در حوزه‌های مختلف بیماری

پرسش‌های متداول

آیا طراح داروی هوش مصنوعی Exscientia به صورت اپلیکیشن قابل دانلود موجود است؟

خیر. این یک پلتفرم ابری در سطح سازمانی است که فقط از طریق همکاری با Exscientia قابل دسترسی است و به صورت اپلیکیشن مستقل قابل دانلود نیست.

آیا پلتفرم تضمین می‌کند داروهای موفق بالینی تولید شود؟

خیر. اگرچه هوش مصنوعی فرآیند کشف را به طور قابل توجهی تسریع می‌کند، اعتبارسنجی تجربی و تست‌های بالینی همچنان ضروری هستند. پلتفرم کارایی را افزایش می‌دهد اما نمی‌تواند ریسک‌های ذاتی توسعه دارو را حذف کند.

آیا آزمایشگاه‌های تحقیقاتی کوچک‌تر می‌توانند از سیستم Exscientia استفاده کنند؟

بله، آزمایشگاه‌های کوچک‌تر می‌توانند به پلتفرم دسترسی داشته باشند، اما معمولاً از طریق قراردادهای همکاری و نه دسترسی خودخدمت. Exscientia با سازمان‌های مختلف همکاری می‌کند تا شراکت‌ها را برقرار کند.

چه نوع داروهایی می‌تواند طراحی کند؟

این پلتفرم در درمان‌های مولکول کوچک تخصص دارد و می‌تواند در حوزه‌های مختلف بیماری از جمله سرطان، بیماری‌های عفونی و فراتر از آن به کار رود.

آیا Exscientia کاندیداهای دارویی واقعی تولید کرده است؟

بله. چندین کاندیدای طراحی‌شده توسط هوش مصنوعی از Exscientia با موفقیت وارد آزمایش‌های بالینی شده‌اند که اثربخشی عملی پلتفرم در پیشبرد توسعه دارو را نشان می‌دهد.

Large Hadron Collider Data Analysis (Physics)

ابزار تحلیل داده‌های فیزیک ذرات با کمک هوش مصنوعی

اطلاعات برنامه

توسعه‌دهنده	سرن (سازمان اروپایی پژوهش‌های هسته‌ای)
پلتفرم‌های پشتیبانی‌شده	خوشه‌های محاسباتی با عملکرد بالا دسکتاپ‌های مبتنی بر لینوکس محیط‌های ابری پرتال داده باز سرن
پشتیبانی زبانی	دسترسی جهانی؛ مستندات عمدتاً به انگلیسی است
مدل قیمت‌گذاری	دسترسی رایگان به ابزارهای داده باز سرن؛ منابع کامل محاسباتی LHC فقط برای اعضای همکاری قابل دسترس است

مرور کلی

برخورددهنده بزرگ هادرون (LHC) میلیاردها رویداد برخورد ذرات را در هر ثانیه تولید می‌کند که برخی از بزرگ‌ترین مجموعه داده‌های علمی جهان را ایجاد می‌کند. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی و پلتفرم‌های محاسباتی به پژوهشگران کمک می‌کنند تا این داده‌های عظیم را تفسیر کنند، سیگنال‌های معنادار را شناسایی کنند، ناهنجاری‌ها را کشف کنند، مسیرهای ذرات را بازسازی کنند و کشفیات فیزیکی را تسریع بخشند. این ابزارها برای درک فرآیندهای بنیادی مانند بوزون هیگز، کاندیداهای ماده تاریک و رفتار ذرات زیراتمی ضروری هستند. با ادغام یادگیری ماشین در جریان‌های کاری فیزیک، LHC به طور قابل توجهی کارایی و دقت پژوهش را افزایش می‌دهد.

ویژگی‌های کلیدی

مدل‌های یادگیری ماشین

طبقه‌بندی پیشرفته رویدادها و شناسایی ذرات با استفاده از شبکه‌های عصبی و درخت‌های تصمیم.

کاهش نویز و تشخیص ناهنجاری

فیلترهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای تمایز رویدادهای نادر از نویز پس‌زمینه و کشف نشانه‌های غیرمنتظره.

ادغام با شبکه محاسباتی جهانی

ادغام بی‌وقفه با چارچوب ROOT سرن و شبکه محاسباتی جهانی LHC (WLCG) برای پردازش توزیع‌شده.

پردازش داده‌های مقیاس‌پذیر

زیرساخت محاسبات توزیع‌شده که از تحلیل‌های فیزیک در مقیاس بزرگ در صدها مؤسسه در سراسر جهان پشتیبانی می‌کند.

ابزارهای شبیه‌سازی و بازسازی

قابلیت‌های شبیه‌سازی پیشرفته و الگوریتم‌های بازسازی تسریع‌شده برای چرخه‌های تحلیل سریع‌تر.

تصویرسازی پیشرفته

ابزارهایی برای بررسی برخوردهای آشکارساز، مسیرهای بازسازی‌شده و پروفایل‌های انرژی برای کاوش جامع داده‌ها.

دانلود یا دسترسی

Official websiteOfficial website

شروع به کار

1

دسترسی به داده‌های باز

به پرتال داده باز سرن مراجعه کنید تا مجموعه داده‌های عمومی LHC را دانلود کرده و مجموعه‌های منتخب را بررسی کنید.

2

نصب ابزارهای تحلیل

چارچوب تحلیل داده ROOT را راه‌اندازی کنید یا از دفترچه‌های یادداشت Jupyter مبتنی بر ابر که توسط سرن ارائه شده‌اند برای دسترسی فوری استفاده کنید.

3

بارگذاری و کاوش داده‌ها

مجموعه داده‌ها را وارد کرده و متادیتای رویداد، اطلاعات آشکارساز و فایل‌های شبیه‌سازی را با استفاده از ابزارهای تعاملی بررسی کنید.

4

اعمال مدل‌های یادگیری ماشین

مدل‌های یادگیری ماشین مانند درخت‌های تصمیم تقویت‌شده (BDTs) و شبکه‌های عصبی را برای انتخاب و طبقه‌بندی رویدادها به کار ببرید.

5

تصویرسازی نتایج

از ابزارهای تصویرسازی برای بررسی برخوردهای آشکارساز، بازسازی مسیرها و پروفایل‌های انرژی برای تحلیل دقیق استفاده کنید.

6

مقیاس‌بندی تحلیل خود

تحلیل‌ها را به صورت محلی روی کامپیوترهای استاندارد اجرا کنید یا کارهای بزرگ‌مقیاس را از طریق منابع محاسباتی توزیع‌شده شبکه اجرا نمایید.

7

اعتبارسنجی و مقایسه

یافته‌ها را با مجموعه داده‌های مرجع و پژوهش‌های منتشرشده مقایسه و اعتبارسنجی کنید تا دقت و قابلیت بازتولید تضمین شود.

الزامات و محدودیت‌ها

تخصص مورد نیاز: دانش پیشرفته در فیزیک ذرات، یادگیری ماشین و تحلیل داده برای کار معنادار با داده‌های LHC ضروری است.

• پیش‌زمینه قوی در فیزیک و برنامه‌نویسی (پایتون/C++)
• درک یادگیری ماشین و تحلیل آماری
• آشنایی با چارچوب ROOT یا ابزارهای مشابه تحلیل داده
• مناسب کاربران عادی یا مبتدیان بدون آموزش علمی نیست

منابع محاسباتی: تحلیل در مقیاس بزرگ نیازمند قدرت محاسباتی قابل توجه فراتر از ماشین‌های دسکتاپ استاندارد است.

• امکان کاوش پایه روی کامپیوترهای استاندارد وجود دارد
• تحلیل کامل نیازمند خوشه‌های HPC یا دسترسی به شبکه WLCG است
• محاسباتی سنگین؛ زمان پردازش بسته به اندازه داده‌ها متفاوت است
• به عنوان اپلیکیشن مصرفی در دسترس نیست

محدودیت‌های دسترسی: برخی ابزارها و داده‌های اختصاصی فقط برای اعضای رسمی همکاری سرن قابل دسترس است.

پرسش‌های متداول

آیا داده‌های LHC به صورت عمومی در دسترس است؟

بله. سرن مجموعه داده‌های باکیفیت و منتخب را از طریق پرتال داده باز سرن ارائه می‌دهد که بخش قابل توجهی از داده‌های پژوهشی LHC را برای جامعه علمی جهانی و آموزش‌دهندگان قابل دسترس می‌سازد.

آیا مبتدیان می‌توانند از ابزارهای هوش مصنوعی LHC استفاده کنند؟

مبتدیان می‌توانند از طریق منابع آموزشی و آموزش‌های داده باز را کاوش کنند، اما تحلیل پیشرفته نیازمند تخصص قوی در فیزیک، برنامه‌نویسی و یادگیری ماشین است. سرن مواد آموزشی برای کمک به تازه‌واردان ارائه می‌دهد.

از چه زبان‌های برنامه‌نویسی استفاده می‌شود؟

پایتون و C++ زبان‌های اصلی هستند، به‌ویژه در چارچوب ROOT. پایتون برای نمونه‌سازی سریع و جریان‌های کاری یادگیری ماشین ترجیح داده می‌شود، در حالی که C++ برای بخش‌های حساس به عملکرد استفاده می‌شود.

آیا ابزارهای هوش مصنوعی به طور رسمی توسط سرن پشتیبانی می‌شوند؟

بله. سرن یادگیری ماشین را در سراسر خط تحقیقاتی خود، از جمله سیستم‌های تریگر در زمان واقعی، جریان‌های کاری بازسازی آفلاین و تحلیل‌های پیشرفته فیزیک به طور فعال ادغام می‌کند. این ابزارها در سطح تولید بوده و به طور مداوم توسعه می‌یابند.

آیا به سخت‌افزار خاصی نیاز دارم؟

کاوش پایه داده‌ها را می‌توان روی کامپیوترهای استاندارد با استفاده از دفترچه‌های یادداشت ابری انجام داد. با این حال، تحلیل کامل داده‌های بزرگ نیازمند دسترسی به خوشه‌های محاسباتی با عملکرد بالا یا شبکه محاسباتی جهانی LHC (WLCG) است.

Scite (Literature Analysis)

ابزار تحلیل متون علمی مبتنی بر هوش مصنوعی

اطلاعات برنامه

توسعه‌دهنده	Scite Inc.
پلتفرم‌های پشتیبانی‌شده	پلتفرم مبتنی بر وب مرورگرهای دسکتاپ مرورگرهای موبایل
پشتیبانی زبانی	دسترسی جهانی؛ رابط کاربری عمدتاً به زبان انگلیسی
مدل قیمت‌گذاری	نسخه رایگان با امکانات محدود؛ دسترسی کامل نیازمند اشتراک پولی

Scite چیست؟

Scite یک پلتفرم تحلیل متون علمی مبتنی بر هوش مصنوعی است که نحوه ارزیابی مقالات علمی توسط پژوهشگران را متحول می‌کند. برخلاف معیارهای سنتی استناد که فقط تعداد ارجاعات را می‌شمارند، Scite زمینه هر استناد را تحلیل می‌کند تا مشخص کند آیا آن استناد از مقاله حمایت می‌کند، با آن مخالفت دارد یا صرفاً به آن اشاره می‌کند. این رویکرد زمینه‌ای به پژوهشگران امکان می‌دهد اعتبار، تأثیر و نفوذ علمی را با دقت بیشتری ارزیابی کنند.

نحوه عملکرد

Scite از مدل‌های یادگیری ماشین آموزش‌دیده بر میلیون‌ها مقاله علمی برای دسته‌بندی هدف استناد و ارائه بینش‌های کاربردی استفاده می‌کند. این پلتفرم جملات استنادی را از ناشران، سرورهای پیش‌چاپ و پایگاه‌های داده دسترسی آزاد جمع‌آوری کرده و در یک رابط کاربری شهودی سازماندهی می‌کند. هر مقاله یک پروفایل «استناد هوشمند» دریافت می‌کند که نشان می‌دهد چند بار توسط مطالعات دیگر حمایت، مخالفت یا اشاره شده است — که فهمی دقیق‌تر از اعتبار علمی و تأثیر پژوهش فراهم می‌آورد.

ویژگی‌های کلیدی

استنادهای هوشمند

تحلیل زمینه‌ای استنادها که ارجاعات حمایت‌کننده، مخالف و اشاره‌کننده را نشان می‌دهد

جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی

جستجوی پیشرفته با فیلترهای زمینه‌ای استناد برای نتایج دقیق‌تر

داشبوردهای تصویری

نظارت بر روندهای استناد، تأثیر پژوهش و نفوذ نویسنده به صورت لحظه‌ای

افزونه‌های مرورگر

ارزیابی سریع مقالات و دسترسی به استناد هوشمند هنگام مطالعه آنلاین

ادغام با مدیریت منابع

ادغام بی‌وقفه با Zotero، EndNote و سایر ابزارهای دانشگاهی

دسترسی به پایگاه‌های داده علمی

ارتباط با ناشران بزرگ و پایگاه‌های داده دسترسی آزاد برای پوشش جامع

دسترسی به Scite

Official website

شروع کار

1

ایجاد حساب کاربری

برای دسترسی به امکانات رایگان یا پریمیوم در وب‌سایت Scite ثبت‌نام کنید.

2

جستجوی مقالات

از نوار جستجو برای یافتن مقالات علمی یا موضوعات پژوهشی مورد علاقه استفاده کنید.

3

بررسی استنادهای هوشمند

پروفایل‌های استنادی را مشاهده کنید تا ببینید هر مقاله چگونه در زمینه‌های مختلف استناد شده است.

4

فیلتر و تحلیل

نتایج را بر اساس جملات حمایت‌کننده، مخالف یا اشاره‌کننده فیلتر کنید تا تحلیل هدفمند داشته باشید.

5

پیگیری روندها

از داشبوردها برای نظارت بر الگوهای استناد، نفوذ نویسنده و تحولات موضوعی استفاده کنید.

6

نصب افزونه مرورگر

افزونه مرورگر را نصب کنید تا هنگام مطالعه مقالات آنلاین به سرعت به استناد هوشمند دسترسی داشته باشید.

7

صادرات و ادغام

داده‌های استنادی را صادر کنید یا Scite را با ابزارهای مدیریت منابع خود متصل کنید.

محدودیت‌ها و ملاحظات

• نسخه رایگان شامل جستجوها و دسترسی محدود به داده‌های استنادی است
• برخی مقالات ممکن است داده‌های زمینه‌ای استناد نداشته باشند اگر هنوز نمایه نشده باشند
• دسته‌بندی هوش مصنوعی ممکن است گاهی هدف استناد را اشتباه تفسیر کند
• جایگزین ارزیابی انتقادی جامع متون علمی نیست
• اپلیکیشن موبایل مستقل وجود ندارد (دسترسی فقط از طریق مرورگر وب)

پرسش‌های متداول

آیا استفاده از Scite رایگان است؟

بله، Scite نسخه رایگان با امکانات پایه ارائه می‌دهد. با این حال، قابلیت‌های پیشرفته و جستجوی گسترده‌تر نیازمند اشتراک پولی است.

تفاوت Scite با Google Scholar چیست؟

در حالی که Google Scholar تعداد استنادها را می‌شمارد، Scite زمینه استنادها را تحلیل می‌کند تا مشخص کند آیا ارجاعات از مقاله حمایت می‌کنند، با آن مخالفت دارند یا صرفاً به آن اشاره می‌کنند. این رویکرد زمینه‌ای بینش عمیق‌تری درباره اعتبار علمی و صحت پژوهش فراهم می‌آورد.

آیا Scite با نرم‌افزارهای مدیریت منابع ادغام می‌شود؟

بله، Scite به طور بی‌وقفه با ابزارهای مدیریت منابع محبوب از جمله Zotero، EndNote و سایر نرم‌افزارهای دانشگاهی ادغام می‌شود.

آیا Scite تمام حوزه‌های پژوهشی را پوشش می‌دهد؟

Scite حوزه‌های گسترده‌ای از رشته‌ها و زمینه‌های پژوهشی را پوشش می‌دهد. پوشش‌دهی بستگی به نمایه‌سازی ناشران و پایگاه‌های داده دارد و به طور مداوم در حال گسترش در حوزه‌های علمی است.

آیا اپلیکیشن موبایل وجود دارد؟

در حال حاضر اپلیکیشن موبایل مستقل وجود ندارد. با این حال، Scite به طور کامل در مرورگرهای موبایل قابل استفاده است و دسترسی پاسخگو روی گوشی‌ها و تبلت‌ها فراهم می‌کند.

همکاری انسان و هوش مصنوعی در علم

هر یک از این مثال‌ها نشان می‌دهد چگونه کاربردها و ابزارهای تخصصی هوش مصنوعی علم را به جلو می‌رانند. نکته مهم این است که هوش مصنوعی پژوهشگران انسانی را تقویت می‌کند، نه جایگزین آن‌ها می‌شود. بهترین نتایج زمانی حاصل می‌شود که تخصص و خلاقیت انسانی با سرعت و توانایی شناسایی الگوهای هوش مصنوعی ترکیب شود.

دانشمندان همچنان فرضیات را فرمول‌بندی، نتایج را تفسیر و نظارت اخلاقی را انجام می‌دهند، در حالی که هوش مصنوعی به عنوان دستیار قدرتمندی وظایف داده‌محور را بر عهده می‌گیرد.

حفظ یکپارچگی پژوهش

از یافتن داروها و مواد جدید تا کشف رمز و رازهای کیهانی و روندهای محیط زیستی، کاربردهای هوش مصنوعی در پژوهش‌های علمی بسیار متنوع و تأثیرگذار است. با خودکارسازی وظایف دشوار و کشف الگوهای ظریف، هوش مصنوعی به پژوهشگران امکان می‌دهد در روزها به دستاوردهایی برسند که پیش‌تر سال‌ها طول می‌کشید.

در واقع، هوش مصنوعی ابزاری تحول‌آفرین است – ابزاری که باید با دقت و مسئولیت استفاده شود – اما وقتی به درستی به کار گرفته شود، پتانسیل حل برخی از دشوارترین چالش‌های علمی را دارد. ادغام مستمر هوش مصنوعی در پژوهش‌های علمی نویددهنده عصر جدیدی از نوآوری است که در آن پیشرفت‌ها سریع‌تر رخ می‌دهد، همکاری‌ها فراتر از رشته‌ها گسترده می‌شود و درک ما از جهان به شیوه‌هایی عمیق‌تر می‌شود که تازه آغاز آن را می‌بینیم.