أعلنت جوجل مؤخرًا عن تطوير أداة تعتمد على الذكاء الاصطناعي تعمل كمساعد افتراضي لعلماء علوم الحياة. تساعد هذه الأداة الباحثين على تحليل الأوراق العلمية الكبيرة والتوصل إلى فرضيات جديدة.
تستخدم الأداة قدرات تفكير متقدمة لتحليل البيانات وتساعد الباحثين على تحديد واقتراح حلول جديدة في مجالات علمية مختلفة. وقد حققت أداة جوجل الجديدة أداءً جيدًا في الاختبارات التي أجريت في جامعة ستانفورد وإمبريال كوليدج لندن.
يتزايد استخدام الذكاء الاصطناعي في تخصصات العمل المختلفة بما في ذلك البحث العلمي. تُستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي الآن على نطاق واسع في مجموعة متنوعة من الخدمات مثل الرد على المكالمات الهاتفية وإجراء البحوث القانونية.
لقد جعلت شركة DeepMind مختبر الذكاء الاصطناعي التابع لشركة جوجل العلم أحد أولوياتها. وفي العام الماضي، حصل ديميس هاسابيس - الرئيس التنفيذي لشركة DeepMind على جائزة نوبل في الكيمياء لمساهماته في تطوير تقنيات وحدة الذكاء الاصطناعي.
وفي تجربة لعلاج تليف الكبد قالت جوجل إن عروض الذكاء الاصطناعي الجديدة للشركة أظهرت أداء جيد فقد أثبتت قدرتها على الحد من العوامل المسببة للأمراض. وأضافت جوجل أيضًا أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحسن الحلول التي يقدمها الخبراء بمرور الوقت.
يعتقد علماء جوجل أن أداة الذكاء الاصطناعي هذه ستعمل كـ مساعدة ودعم للباحثين وليس كبديل لهم. يقول فيفيك ناتاراجان - أحد علماء جوجل: "نتوقع أن تزيد هذه التكنولوجيا من التعاون العلمي بدلاً من تقليصه".
الأداة التي تقدمها جوجل تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتسريع عملية البحث العلمي حيث تستخدم نظامًا متعدد الوكلاء لتحليل البيانات واختبار الافتراضات. يشمل النظام محاكاة عملية التفكير العلمي من خلال تقديم مقترحات جديدة وتكرارها لتوجيه الأبحاث نحو أفكار مبتكرة.
تساعد الأداة العلماء في توليد أفكار جديدة بشكل أسرع بما في ذلك تحسين التجارب والبروتوكولات في مجالات مثل العلوم الحياتية.
مساعد الذكاء الاصطناعي العلمي (AI Co-Scientist) والذي تم تصميمه باستخدام النسخة 2.0 من نموذج Gemini. يعمل هذا النظام كمساعد افتراضي في الأبحاث العلمية ويهدف إلى تسريع الاكتشافات العلمية وتقديم حلول مبتكرة في مجالات مختلفة.
كيف يعمل مساعد الذكاء الاصطناعي العلمي؟
يستند هذا النظام إلى مجموعة من النماذج الذكية المتعددة التي تعمل بالتنسيق معًا وبدلاً من نموذج واحد يتعاون العديد من الوكلاء الذكيين لإنجاز مهام علمية معقدة. يكمن الهدف الرئيس لهذا النظام في محاكاة عملية التفكير البشري في حل المشكلات العلمية.
الميزات الرئيسية لهذا النظام تشمل ما يلي:
- المعالجة المتعددة: يتألف المساعد الذكي العلمي من عدة نماذج، كل واحد منها مخصص لمهام محددة مثل تحليل البيانات واختبار الفرضيات وتصميم التجارب وتقييم النتائج.
- التحليل والتعلم: يمكن للنظام اقتراح فرضيات علمية واختبارها وتحليل النتائج للوصول إلى فهم أعمق للمشكلات العلمية.
- التفاعل الديناميكي مع الباحثين: بدلاً من تقديم إجابات ثابتة، يتفاعل الذكاء الاصطناعي مع العلماء ويعدّل اقتراحاته بناءً على ملاحظاتهم.
- محاكاة التجارب العلمية المعقدة: باستخدام نماذج متقدمة للتعلم الآلي وتحليل البيانات، يمكن للنظام محاكاة التجارب العلمية والتنبؤ بالنتائج المحتملة.
تطبيقات مساعد الذكاء الاصطناعي العلمي في مجالات مختلفة
هذه التقنية تؤثر في العديد من فروع العلم وبعض التطبيقات العملية للنظام تشمل:
1. البيولوجيا والطب:
- تحليل بنية البروتينات: يمكن للنظام محاكاة الهياكل الجزيئية المعقدة والتنبؤ بتفاعلات البروتينات.
- اكتشاف الأدوية الجديدة: يساعد النظام الباحثين في فحص البيانات الجينية والجزيئية لاقتراح واختبار التركيبات الدوائية الجديدة.
2. الكيمياء وعلوم المواد:
- تصميم مركبات كيميائية جديدة: يمكن للنظام التنبؤ بالتفاعلات الكيميائية واكتشاف مواد جديدة ذات خصائص مميزة.
- تحسين العمليات الكيميائية: يمكنه زيادة كفاءة التفاعلات الكيميائية وتقليل تكاليف الإنتاج.
3. الفيزياء والنمذجة النظرية:
- محاكاة الأنظمة المعقدة: يمكن للنظام إجراء تحليلات نظرية متقدمة ومحاكاة دقيقة لسلوك الجسيمات والقوى الأساسية.
- تحسين التنبؤات الكمومية: في مجال الفيزياء الكمومية، يساعد النظام في تقديم رؤى جديدة حول سلوك المواد على المقياس النانوي.
4. علوم البيئة والتغير المناخي:
- التنبؤ بالتغيرات المناخية: يمكن للنظام تحليل البيانات المناخية وتقديم نماذج دقيقة للتغيرات في درجات الحرارة وأنماط الطقس.
- تطوير حلول مستدامة: يساعد الباحثين في تصميم أنظمة مستدامة لتقليل التلوث وتحسين استهلاك الطاقة.
التحديات والقيود التي تواجه هذه التقنية
على الرغم من التقدم الكبير لا يزال هذا النظام يواجه بعض التحديات:
- الحاجة إلى معالجة حسابية كثيفة: تنفيذ النماذج المتعددة العوامل يتطلب موارد حوسبة كبيرة.
- عدم القدرة على استبدال الباحثين البشريين بالكامل: رغم أن النظام يمكنه اقتراح فرضيات علمية إلا أنه يحتاج دائمًا إلى التحقق البشري والحكم العلمي.
- القضايا الأخلاقية والأمنية: استخدام الذكاء الاصطناعي في الأبحاث العلمية خاصة في مجالات مثل البيوتكنولوجيا والكيمياء يتطلب إشرافًا دقيقًا ووضع ضوابط أخلاقية.