مصنوعی ذہانت تجرباتی نتائج کی پیش گوئی کیسے کرتی ہے تاکہ تحقیق کے وقت کو کم کیا جا سکے، اخراجات گھٹائے جا سکیں اور کارکردگی بہتر بنائی جا سکے؟ آئیے اس مضمون میں INVIAI کے ساتھ مزید تفصیلات جانتے ہیں!

مصنوعی ذہانت تجربات کی منصوبہ بندی اور تجزیہ کیسے کرتی ہے

مصنوعی ذہانت (AI) سائنسدانوں کے تجربات کی منصوبہ بندی اور تشریح کے طریقے کو بدل رہی ہے۔ تحقیقاتی مقالوں سے لے کر سیمولیشن کے نتائج تک وسیع ڈیٹا سے پیٹرنز سیکھ کر، AI ماڈلز نئے تجربات کے ممکنہ نتائج کی پیش گوئی کر سکتے ہیں۔

مثال کے طور پر، بڑے زبان کے ماڈلز (LLMs) جو سائنسی ادب پر تربیت یافتہ ہیں، ایسے "پیٹرنز کو نکالنے" میں ماہر ہیں جو انہیں سائنس کے نتائج کو غیر معمولی درستگی کے ساتھ پیش گوئی کرنے کے قابل بناتے ہیں۔

ایک حالیہ مطالعے میں، AI ٹولز نے نیوروسائنس کے مجوزہ تجربات کے نتائج انسانوں کے ماہرین سے کہیں زیادہ درست انداز میں پیش گوئی کیے۔ یہ AI پر مبنی پیش گوئیاں تجرباتی کوششوں کو کم کر کے وقت اور وسائل کی بچت کا وعدہ کرتی ہیں۔

محققین پہلے ہی AI کو سائنس کے لیے "ساتھی پائلٹ" کے طور پر استعمال کر رہے ہیں۔ ایک نمایاں نتیجے میں، گوگل ریسرچ کے LLM پر مبنی AI "ساتھی سائنسدان" نے بیکٹیریا میں ایک پیچیدہ حیاتیاتی عمل کو دوبارہ دریافت کیا: اس کا سب سے اہم مفروضہ بالکل تجرباتی طور پر تصدیق شدہ جین ٹرانسفر کے عمل سے میل کھاتا تھا۔ دوسرے الفاظ میں، AI نے خود مختار طور پر وہ درست جواب پیش کیا جو انسانی سائنسدانوں کو سالوں میں حل کرنا پڑا تھا۔

مصنفین نتیجہ اخذ کرتے ہیں کہ ایسی AI "صرف ایک آلہ نہیں بلکہ ایک تخلیقی انجن کے طور پر کام کر سکتی ہے، جو دریافت کو تیز کرتی ہے"۔

اسی طرح، UCL کی قیادت میں ایک ٹیم نے دکھایا کہ عام LLMs (اور ایک خاص "BrainGPT" ماڈل) نیوروسائنس کے مطالعوں کے نتائج کو انسانوں کے ماہرین سے کہیں زیادہ درستگی کے ساتھ پیش گوئی کر سکتے ہیں۔ LLMs نے درست شائع شدہ نتائج کا 81% اوسط کامیابی سے انتخاب کیا، جبکہ ماہرین کی شرح صرف 63–66% تھی۔ یہ ظاہر کرتا ہے کہ AI ادب کے پیٹرنز کو پہچان کر محض حقائق کی تلاش سے آگے مستقبل کی پیش گوئیاں کر سکتا ہے۔

سائنس کے مختلف شعبوں میں AI کی درخواستیں

حیاتیات

AI کئی شعبوں میں ترقی کر رہا ہے۔ حیاتیات میں، ایک نیا بنیادی ماڈل لاکھوں خلیات کے ڈیٹا پر تربیت یافتہ ہے اور جین اظہار کی "گرامر" سیکھ چکا ہے۔ یہ پیش گوئی کر سکتا ہے کہ انسانی خلیے کی کسی بھی قسم میں کون سے جین فعال ہوں گے، اور اس کی پیش گوئیاں تجربہ گاہ کے نتائج سے قریب قریب میل کھاتی ہیں۔

ایک مظاہرے میں، AI نے درست انداز میں پیش گوئی کی کہ وراثتی لیوکیمیا کی تبدیلیاں کس طرح خلیے کے ضابطہ کار نیٹ ورک کو متاثر کرتی ہیں – ایک پیش گوئی جس کی بعد میں تجربات نے تصدیق کی۔

کیمسٹری

کیمسٹری میں، MIT کے محققین نے FlowER نامی ماڈل تیار کیا ہے جو کیمیائی ردعمل کے نتائج کو زیادہ حقیقت پسندانہ انداز میں پیش گوئی کرتا ہے، کیونکہ یہ جسمانی پابندیوں (جیسے ماس اور الیکٹرانز کا تحفظ) کو نافذ کرتا ہے۔ یہ پابندیوں سے آگاہ AI ردعمل کے نتائج کی درستگی اور اعتبار کو بہت بہتر بناتا ہے۔

IBM کے RXN for Chemistry جیسے AI پلیٹ فارمز بھی گہری تعلیم کا استعمال کرتے ہوئے "کیمیائی زبان" کو نقشہ بناتے ہیں اور ردعمل کے نتائج کی پیش گوئی کرتے ہیں، جس سے کیمیا دان نئے ردعمل کو روایتی طریقوں سے کہیں تیزی سے دریافت کر سکتے ہیں۔

مواد کی سائنس

مواد کی سائنس میں، ابھرتے ہوئے AI بنیادی ماڈلز (جیسے Microsoft کے MatterGen/MatterSim) ایٹمز اور مالیکیولز کے بارے میں ڈیٹا پر تربیت پا رہے ہیں تاکہ وہ نئے مواد کے رویے کی پیش گوئی کر سکیں، اس سے پہلے کہ کوئی تجربہ کیا جائے۔

فزکس اور جدید سیمولیشنز میں AI

ایک فزکس سے آگاہ AI ماڈل نے فیوژن تجربے کے نتائج کی کامیابی سے پیش گوئی کی۔ مثال کے طور پر، لارنس لیورمور نیشنل لیب کے سائنسدانوں نے AI پر مبنی فریم ورک استعمال کیا تاکہ فیوژن اگنیشن شاٹ کی کامیابی دنوں پہلے پیش گوئی کی جا سکے۔ ان کا ماڈل ہزاروں سیمولیشنز اور سابقہ تجربات پر تربیت یافتہ تھا اور تجربہ ہونے سے پہلے 70% سے زائد امکان ظاہر کیا تھا کہ اگنیشن (خالص توانائی کا حصول) حاصل ہو جائے گا۔

شاٹ کے بعد، حقیقی نیوٹران کی مقدار AI کی پیش گوئی کی حد میں تھی، جو ظاہر کرتا ہے کہ AI پیچیدہ فزکس تجربات کی قابل اعتماد احتمالی پیش گوئیاں فراہم کر سکتا ہے۔

یہ طریقہ کار – AI کو فزکس سیمولیشن کے ساتھ ملا کر – نہ صرف درست پیش گوئی فراہم کرتا ہے بلکہ غیر یقینی صورتحال کی مقدار بھی بتاتا ہے، جو محققین کو تجرباتی خطرے کا اندازہ لگانے میں مدد دیتا ہے۔ اسی طرح، کشش ثقل کی لہروں کی تحقیق میں، AI نے نئے انٹرفیرومیٹر کنفیگریشنز (جیسے کلومیٹر پیمانے پر آپٹیکل کیویٹی شامل کرنا) ڈیزائن کیے تاکہ ڈیٹیکٹر کی حساسیت بہتر ہو – ایسی دریافتیں جو انسانی انجینئرز نے نظر انداز کی تھیں۔

AI سے چلنے والی لیبارٹری خودکاری

لیبارٹری خودکاری بھی AI کی پیش گوئیوں کا ایک اہم میدان ہے۔ سائنسدان مکمل خودکار "دریافت کی فیکٹریوں" کا تصور کرتے ہیں جہاں روبوٹ تجربات کرتے ہیں اور AI نتائج کا تجزیہ کرتا ہے۔ UNC-چیپل ہل کے محققین نے بیان کیا ہے کہ موبائل روبوٹ کیمیائی تجربات مسلسل، بغیر تھکے، انسانی مقابلے میں کہیں زیادہ مستقل مزاجی سے انجام دے سکتے ہیں۔

یہ روبوٹ وسیع ڈیٹا سیٹس تیار کرتے ہیں جنہیں AI فوراً پیٹرنز اور غیر معمولی چیزوں کے لیے اسکین کر سکتا ہے۔

اس تصور میں، کلاسیکی ڈیزائن-بنائیں-ٹیسٹ-تجزیہ کا چکر بہت تیز اور لچکدار ہو جاتا ہے: AI ماڈلز اگلا تجربہ تجویز کر سکتے ہیں، حالات کو حقیقی وقت میں بہتر بنا سکتے ہیں، اور پورے تجرباتی منصوبے ترتیب دے سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، UNC کی ٹیم نے نوٹ کیا کہ AI نئے ممکنہ مرکبات یا مواد کی نشاندہی کر سکتا ہے جنہیں آزمانا چاہیے، مؤثر طریقے سے سائنسدانوں کو اگلے قدم کی رہنمائی فراہم کرتا ہے۔

روٹین کے کاموں کو خودکار بنا کر، محققین اعلیٰ سطح کے سوالات پوچھنے کے لیے آزاد ہو جاتے ہیں، جبکہ AI سب سے معلوماتی تجربات پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔

سائنسی تحقیق کے لیے AI کے فوائد

AI پر مبنی پیش گوئی سائنس کے لیے بے پناہ فوائد رکھتی ہے۔ یہ دریافتوں کی رفتار بڑھا سکتی ہے تجرباتی انتخاب کو محدود کر کے، فضول کوششوں کو ختم کر کے اخراجات کم کر سکتی ہے، اور ایسے باریک پیٹرنز کو سامنے لا سکتی ہے جو انسان نظر انداز کر سکتے ہیں۔ DeepMind کا AlphaFold2 پہلے ہی حیاتیات میں انقلاب برپا کر چکا ہے، جو پروٹین کے ڈھانچے کی پیش گوئی کرتا ہے: AlphaFold2 نے تقریباً 200 ملین پروٹینز کے 3D ڈھانچے کو درست انداز میں ماڈل کیا ہے جو سائنس کو معلوم ہیں۔

اس کا مطلب ہے کہ تجربہ کار X-ray یا cryo-EM مطالعات پر کم وقت صرف کرتے ہیں اور نئے پروٹینز پر توجہ مرکوز کر سکتے ہیں۔

اسی طرح، Brookhaven Lab کا ESMBind ماڈل پودوں کے پروٹینز کے دھات آئنز (جیسے زنک یا آئرن) سے بندھنے کی پیش گوئی کرتا ہے اور دیگر طریقوں سے بہتر کارکردگی دکھاتا ہے دھات بندھنے والی جگہوں کی شناخت میں۔ یہ بایوانرجی فصلوں کی تحقیق کو تیز کرتا ہے کیونکہ یہ بتاتا ہے کہ کون سے جین غذائی اجزاء کے جذب کے لیے مطالعہ کیے جائیں۔

ہر صورت میں، AI ایک طاقتور اسکریننگ ٹول کے طور پر کام کرتا ہے: یہ وسیع تجرباتی "تلاش کے میدان" کو کم کر کے زیادہ ممکنہ نتائج یا امیدواروں کے ایک چھوٹے سیٹ میں تبدیل کر دیتا ہے۔

AI کے چیلنجز اور حدود

تاہم، یہ ترقیات نئے سوالات بھی اٹھاتی ہیں۔ اس حقیقت سے کہ AI بہت سے نتائج اتنی اچھی طرح پیش گوئی کر سکتا ہے، یہ ظاہر ہوتا ہے کہ سائنسی نتائج اکثر معروف پیٹرنز کی پیروی کرتے ہیں۔ جیسا کہ UCL کے محققین نے کہا، "زیادہ تر سائنس واقعی نئی نہیں ہوتی، بلکہ ادب میں موجود پیٹرنز کے مطابق ہوتی ہے"۔

اس کا مطلب ہے کہ AI معمولی یا تدریجی دریافتوں میں ماہر ہے لیکن واقعی بے مثال مظاہر کے ساتھ مشکل ہو سکتی ہے۔

ماہرین خبردار کرتے ہیں کہ انسانی تخلیقی صلاحیت اور تنقیدی سوچ اب بھی ضروری ہیں: AI کی سفارشات کو تجرباتی طور پر احتیاط سے جانچنا چاہیے۔ ڈیٹا کے تعصب (AI صرف وہی جانتا ہے جو اس نے دیکھا ہے) اور حد سے زیادہ اعتماد (ماڈلز غلط ہو سکتے ہیں جب ان کی تربیت سے باہر pushed کیا جائے) کے چیلنجز بھی موجود ہیں۔ پھر بھی، فوائد خطرات سے زیادہ لگتے ہیں: AI کی پیش گوئیاں پہلے ہی حیاتیات، کیمسٹری، اور فزکس میں شائع شدہ انقلابات کی وجہ بنی ہیں۔

تجرباتی ڈیزائن میں AI کا مستقبل

آگے دیکھتے ہوئے، AI اور تجربات مزید گہرائی سے جڑ جائیں گے۔ سائنسدان "بنیادی ماڈلز" تیار کر رہے ہیں جو سائنس کے مخصوص شعبوں (فزکس، کیمسٹری، یا جینومک ڈیٹا) کے لیے موزوں ہوں تاکہ وہ بہتر نتائج کی پیش گوئی کر سکیں اور حتیٰ کہ جدید تجرباتی ڈیزائن بھی تجویز کر سکیں۔

قریب مستقبل میں، محققین تصور کرتے ہیں کہ کوئی مجوزہ تجربہ AI ٹول میں ڈالیں گے اور ممکنہ نتائج کی احتمال تقسیم حاصل کریں گے۔

ان سلیکون میں بار بار تجربات کر کے، ٹیمیں تجربات کو بہتر بنا سکیں گی بغیر پائپٹ یا لیزر کو ہاتھ لگائے۔ مقصد ایک مخلوط تحقیقی ورک فلو ہے: AI تیزی سے ممکنہ مفروضات اور راستے محدود کرے گا، اور انسانی سائنسدان انجان کو دریافت کرنے کے لیے بصیرت اور فہم لائیں گے۔

>>> مزید دریافت کریں: مصنوعی ذہانت تجرباتی ڈیٹا کا تجزیہ کرتی ہے

اگر یہ شراکت داری اچھی طرح سے کی جائے تو یہ دریافت کی رفتار کو دو یا تین گنا بڑھا سکتی ہے، بڑے چیلنجز جیسے قابل تجدید توانائی کے مواد سے لے کر ذاتی نوعیت کی دوائیوں تک حل تلاش کرنے میں مدد دے گی۔

ایک محقق کے الفاظ میں، AI "آپ کے ہتھیاروں میں ایک طاقتور آلہ" بن جائے گا جو سائنسدانوں کو سب سے مؤثر تجربات ڈیزائن کرنے اور نئی حدود کھولنے میں مدد دے گا۔