مصنوعی ذہانت تجرباتی نتائج کی پیش گوئی کرتی ہے
مصنوعی ذہانت تجرباتی نتائج کی تیز اور درست پیش گوئی ممکن بناتی ہے، جو محققین کو سائنسی مطالعات میں اخراجات بچانے اور کارکردگی بہتر بنانے میں مدد دیتی ہے۔
مصنوعی ذہانت تجرباتی نتائج کی پیش گوئی کیسے تحقیق کے وقت کو کم کرنے، اخراجات گھٹانے اور کارکردگی بہتر بنانے میں مدد دیتی ہے؟ آئیے اس مضمون میں INVIAI کے ساتھ مزید تفصیلات جانتے ہیں!
- 1. مصنوعی ذہانت تجربات کی منصوبہ بندی اور تجزیہ کیسے کرتی ہے
- 2. سائنسی شعبوں میں مصنوعی ذہانت کی درخواستیں
- 3. طبیعیات اور جدید سیمولیشن میں مصنوعی ذہانت
- 4. AI سے چلنے والی لیب آٹومیشن
- 5. سائنسی تحقیق کے لیے مصنوعی ذہانت کے فوائد
- 6. مصنوعی ذہانت کے چیلنجز اور حدود
- 7. تجرباتی ڈیزائن میں مصنوعی ذہانت کا مستقبل
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 پیٹرن سیکھ کر، AI ماڈلز نئے تجربات کے ممکنہ نتائج کی پیش گوئی کر سکتے ہیں۔
ایک حالیہ مطالعے میں، AI ٹولز نے نیوروسائنس کے مجوزہ تجربات کے نتائج انسانوں کے مقابلے میں کہیں زیادہ درست انداز میں پیش گوئی کی۔ یہ AI پر مبنی پیش گوئیاں تجرباتی کوششوں کو کم کر کے وقت اور وسائل کی بچت کا وعدہ کرتی ہیں۔
گوگل ریسرچ کے LLM پر مبنی ایک AI "ساتھی سائنسدان" نے بیکٹیریا میں ایک پیچیدہ حیاتیاتی عمل کو دوبارہ دریافت کیا: اس کا سب سے اعلیٰ مفروضہ تجرباتی طور پر تصدیق شدہ جین ٹرانسفر کے عمل سے بالکل میل کھاتا تھا۔
— گوگل ریسرچ اسٹڈی
محققین پہلے ہی AI کو سائنس کے لیے "ساتھی پائلٹ" کے طور پر استعمال کر رہے ہیں۔ ایک اہم 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 اعلیٰ مفروضہ تجرباتی طور پر تصدیق شدہ جین ٹرانسفر کے عمل سے بالکل 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"۔
روایتی پیش گوئی
- 63-66% کامیابی کی شرح
- انفرادی مہارت کی حد بندی
- وقت طلب تجزیہ
AI سے چلنے والی پیش گوئی
- 81% کامیابی کی شرح
- وسیع ڈیٹا سیٹس میں پیٹرن کی شناخت
- فوری تجزیہ اور پیش گوئیاں
اسی طرح، UCL کی قیادت میں ایک ٹیم نے دکھایا کہ عمومی LLMs (اور ایک مخصوص "BrainGPT" ماڈل) نیوروسائنس کے مطالعوں کے نتائج کو انسانی نیوروسائنسدانوں کے مقابلے میں کہیں زیادہ درستگی سے پیش گوئی کر سکتے ہیں۔ LLMs نے درست شائع شدہ نتائج کا انتخاب کرتے ہوئے اوسطاً 81% کامیابی حاصل کی، جبکہ ماہرین کی شرح صرف 63–66% تھی۔ یہ ظاہر کرتا ہے کہ AI ادب کے پیٹرن کی شناخت کر کے محض حقائق کی تلاش سے آگے مستقبل کی پیش گوئیاں کر سکتا ہے۔
سائنسی شعبوں میں مصنوعی ذہانت کی درخواستیں
حیاتیات
مصنوعی ذہانت کئی شعبوں میں ترقی کر رہی ہے۔ حیاتیات میں، ایک نیا فاؤنڈیشن 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 ماپنے سے قریب قریب میل کھاتی ہیں۔
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 الیکٹران کا تحفظ) کو نافذ کرتا ہے۔ یہ پابندیوں سے آگاہ AI ردعمل کے نتائج کی درستگی اور اعتبار کو بہت بہتر بناتا ہے۔
FlowER ماڈل
کیمیائی ردعمل کے لیے MIT کا پابندیوں سے آگاہ AI۔
- ماس کے تحفظ کو نافذ کرتا ہے
- الیکٹران کے توازن کو برقرار رکھتا ہے
- بہتر درستگی
IBM RXN
کیمیائی زبان کی نقشہ سازی کے لیے ڈیپ لرننگ پلیٹ فارم۔
- ردعمل کے نتائج کی پیش گوئی کرتا ہے
- آزمائش اور غلطی سے تیز
- نئے ردعمل دریافت کرتا ہے
IBM کے RXN جیسے AI پلیٹ فارمز کیمیائی زبان کی نقشہ سازی کے لیے ڈیپ لرننگ استعمال کرتے ہیں اور ردعمل کے نتائج کی پیش گوئی کرتے ہیں، جو کیمیا دانوں کو آزمائش اور غلطی کے طریقوں سے کہیں تیزی سے نئے ردعمل دریافت کرنے میں مدد دیتے ہیں۔
مواد کی سائنس
مواد کی سائنس میں، ابھرتے ہوئے AI فاؤنڈیشن 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۔
MatterGen
MatterSim
طبیعیات اور جدید سیمولیشن میں مصنوعی ذہانت
طبیعیات 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 کرنے سے پہلے اگنیشن (خالص توانائی کا حصول) کے 70% سے زائد امکانات کی پیش گوئی کی۔
یہ طریقہ کار – AI کو طبیعیات کی سیمولیشن کے ساتھ ملا کر – نہ صرف درست پیش گوئی فراہم کرتا ہے بلکہ غیر یقینیوں 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 لیب آٹومیشن
لیب آٹومیشن ایک اور ایسا شعبہ ہے جہاں AI کی پیش گوئیاں انقلابی تبدیلی لا رہی ہیں۔ 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 بیان کرتے ہیں کہ موبائل روبوٹ کیمسٹری کے تجربات مسلسل انجام دے سکتے ہیں، بغیر تھکے، اور انسانوں کے مقابلے میں زیادہ مستقل مزاجی سے درست پروٹوکولز پر عمل کرتے ہیں۔
یہ روبوٹ وسیع ڈیٹا سیٹس تیار کرتے ہیں جنہیں AI فوری طور پر پیٹرن اور انومالیز کے لیے اسکین کر سکتا ہے۔
ڈیزائن
AI اگلے تجربے کی تجویز دیتا ہے
عملدرآمد
روبوٹ تجربات انجام دیتے ہیں
تجزیہ
AI فوری طور پر نتائج کا تجزیہ کرتا ہے
بہتر بنانا
حالات کی حقیقی وقت میں بہتری
اس تصور میں، کلاسیکی ڈیزائن-بنائیں-ٹیسٹ-تجزیہ کا چکر بہت تیز اور لچکدار ہو جاتا ہے: AI ماڈلز اگلے تجربے کی تجویز دے سکتے ہیں، حالات کو حقیقی وقت میں بہتر بنا سکتے ہیں، اور پورے تجرباتی مہمات کی منصوبہ بندی بھی کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، UNC کی ٹیم بتاتی ہے کہ AI ممکنہ نئے مرکبات یا مواد کی نشاندہی کر سکتا ہے جنہیں آزمانا چاہیے، مؤثر طریقے سے سائنسدانوں کو اگلے قدم کی رہنمائی کرتا ہے۔
سائنسی تحقیق کے لیے مصنوعی ذہانت کے فوائد
AI سے چلنے والی پیش گوئی سائنس کے لیے وسیع فوائد رکھتی ہے۔ یہ تجرباتی انتخاب کو محدود کر کے دریافتوں کی رفتار بڑھا سکتی ہے، بے کار تجربات کو ختم کر کے اخراجات کم کر سکتی ہے، اور ایسے باریک پیٹرن دریافت کر سکتی ہے جو انسان نظر انداز کر سکتے ہیں۔
دریافت کی رفتار
تجرباتی انتخاب کو محدود کر کے تحقیق کو تیز کریں۔
- تیز مفروضہ جانچ
- کم آزمائش اور غلطی
- بہتر ورک فلو
اخراجات میں کمی
بے کار تجربات ختم کریں اور وسائل کی بہتر تقسیم کریں۔
- کم تجرباتی اخراجات
- وسائل کا مؤثر استعمال
- کم فضلہ
پیٹرن کی شناخت
ایسے باریک پیٹرن دریافت کریں جو انسان نظر انداز کر سکتے ہیں۔
- چھپے ہوئے تعلقات
- پیچیدہ ڈیٹا تجزیہ
- نئے بصیرتیں
DeepMind کے AlphaFold2 جیسے آلات نے پہلے ہی حیاتیات میں انقلاب برپا کیا ہے، پروٹین کی ساخت کی پیش گوئی کر کے: AlphaFold2 نے تقریباً 200 ملین معروف پروٹینز کی 3D ساخت درست طور پر ماڈل کی۔
— DeepMind ریسرچ
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۔
AlphaFold2 کا اثر
ESMBind ماڈل
اسی طرح، Brookhaven لیب کا ESMBind ماڈل پیش گوئی کرتا ہے کہ پودوں کے پروٹین میٹل آئنز (جیسے زنک یا آئرن) سے کیسے بندھتے ہیں اور دوسرے طریقوں سے بہتر کارکردگی دکھاتا ہے میٹل بانڈنگ سائٹس کی شناخت میں۔ یہ بایوانرجی فصلوں کی تحقیق کو تیز کرتا ہے، یہ بتاتے ہوئے کہ کون سے جین غذائیت کے جذب کے لیے مطالعہ کیے جائیں۔
مصنوعی ذہانت کے چیلنجز اور حدود
تاہم، یہ ترقیات نئے سوالات بھی اٹھاتی ہیں۔ یہ حقیقت کہ AI بہت سے نتائج اتنی اچھی طرح پیش گوئی کر سکتا ہے، اس بات کی نشاندہی کرتی ہے کہ سائنسی دریافتیں اکثر مانوس پیٹرن کی پیروی کرتی ہیں۔ جیسا کہ UCL کے محققین نوٹ کرتے ہیں، "زیادہ تر سائنس واقعی نئی نہیں ہوتی، بلکہ ادب میں موجود پیٹرن کے مطابق ہوتی ہے"۔
انسانی تخلیقی صلاحیت کی ضرورت
ماہرین خبردار کرتے ہیں کہ انسانی تخلیقی صلاحیت اور تنقیدی سوچ اب بھی ضروری ہیں: AI کی سفارشات کو محتاط تجرباتی تصدیق کی ضرورت ہے۔ انسانی بصیرت نتائج کی تشریح اور انقلابی دریافتوں کے لیے لازمی ہے۔
ڈیٹا میں تعصب کے مسائل
AI صرف وہی جانتا ہے جو اسے تربیتی ڈیٹا میں دکھایا گیا ہے۔ اس سے تعصب والی پیش گوئیاں ہو سکتی ہیں جو تاریخی تحقیق کے پیٹرن کی عکاسی کرتی ہیں، نہ کہ حقیقی سائنسی صلاحیت، اور ممکنہ طور پر نئے طریقوں کو نظر انداز کر سکتی ہیں۔
حد سے زیادہ اعتماد کا خطرہ
ماڈلز تربیتی حدود سے باہر جانے پر غلط ہو سکتے ہیں۔ بغیر مناسب تصدیق کے AI کی پیش گوئیوں پر حد سے زیادہ انحصار غلط نتائج اور وسائل کے ضیاع کا باعث بن سکتا ہے۔
تجرباتی ڈیزائن میں مصنوعی ذہانت کا مستقبل
آگے دیکھتے ہوئے، AI اور تجربات مزید گہرائی سے جڑ جائیں گے۔ سائنسدان "فاؤنڈیشن ماڈلز" تیار کر رہے ہیں جو سائنس کے شعبوں کے لیے مخصوص ہوں (طبیعیات، کیمسٹری، یا جینومک ڈیٹا استعمال کرتے ہوئے) تاکہ وہ بہتر انداز میں نتائج کی پیش گوئی کر سکیں اور حتیٰ کہ جدید تجرباتی ڈیزائن بھی تجویز کر سکیں۔
تجربہ داخل کریں
محققین AI سسٹم میں مجوزہ تجربے کے پیرامیٹرز داخل کرتے ہیں
احتمال کا تجزیہ
AI ممکنہ نتائج اور نتائج کی احتمال کی تقسیم واپس کرتا ہے
تکراری بہتری
ٹیمیں تجربات کو جسمانی عمل درآمد سے پہلے سافٹ ویئر میں بہتر بناتی ہیں
انسانی اور AI کا تعاون
ہائبرڈ ورک فلو AI کی کارکردگی کو انسانی بصیرت کے ساتھ ملاتا ہے
سافٹ ویئر میں تکرار کر کے، ٹیمیں تجربات کو پائپٹ یا لیزر کو چھونے سے پہلے بہتر بنا سکتی ہیں۔ مقصد ایک ہائبرڈ تحقیقی ورک فلو ہے: AI تیزی سے ممکنہ مفروضات اور راستے محدود کرتا ہے، اور انسانی سائنسدان انجان کو دریافت کرنے کے لیے بصیرت اور فہم لاتے ہیں۔
اگر یہ شراکت داری اچھی طرح کی جائے تو یہ دریافت کی رفتار کو دو یا تین گنا بڑھا سکتی ہے، جو قابل تجدید توانائی کے مواد سے لے کر ذاتی نوعیت کی دوائیوں تک بڑے چیلنجوں سے نمٹنے میں مدد دے گی۔
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۔
— تحقیقی کمیونٹی کا اتفاق رائے
