لقد تقدم العلم دائمًا من خلال تحليل البيانات وتحديد الأنماط واختبار الفرضيات. بالنسبة لمعظم التاريخ، كان هذا يعني أن البشر - بشر أذكياء لا يكلون - يقومون برفع الأحمال الثقيلة. واليوم، أصبح الذكاء الاصطناعي أقوى مساعد بحثي تم اختراعه على الإطلاق، وهو قادر على معالجة البيانات بمقاييس لا يمكن لأي فريق من العلماء أن يضاهيها على الإطلاق.
لمدة 50 عامًا، كانت إحدى أكبر المشكلات التي لم يتم حلها في علم الأحياء هي مشكلة طي البروتين: بالنظر إلى تسلسل الأحماض الأمينية للبروتين، توقع شكله ثلاثي الأبعاد.
تطوى البروتينات إلى أشكال دقيقة تحدد وظيفتها، وترتبط البروتينات غير المطوية بأمراض مثل الزهايمر، ومرض باركنسون، والسرطان. إن فهم شكل البروتين أمر بالغ الأهمية لتصميم الأدوية التي تتفاعل معه. لكن تحديد بنية البروتين تجريبيًا يستغرق شهورًا أو سنوات ويكلف مئات الآلاف من الجنيهات.
في عام 2020، حل AlphaFold2 من DeepMind هذه المشكلة بدقة مذهلة، ومطابقة النتائج التجريبية في معظم الحالات. وبحلول عام 2022، تنبأت بتركيبات أكثر من 200 مليون بروتين — تقريبًا كل البروتين المعروف في علم الأحياء. تم إصدار قاعدة البيانات بأكملها مجانًا.
بدأ الباحثون في جميع أنحاء العالم على الفور باستخدام AlphaFold من أجل:
مناخ الأرض هو نظام معقد بشكل مذهل. تتفاعل تيارات المحيطات، وكيمياء الغلاف الجوي، وديناميكيات الصفائح الجليدية، والانبعاثات البشرية بطرق تتطلب نماذج حسابية هائلة لمحاكاتها.
يعمل الذكاء الاصطناعي على تعزيز علوم المناخ بعدة طرق رئيسية:
يُنتج نموذج GraphCast من Google DeepMind، والذي تم إصداره في عام 2023، تنبؤات بالطقس لمدة 10 أيام بشكل أكثر دقة من أفضل النماذج الرقمية التقليدية - ويفعل ذلك في أقل من دقيقة على جهاز كمبيوتر واحد، مقابل ساعات على جهاز كمبيوتر عملاق.
تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بتحليل عقود من بيانات الأقمار الصناعية وأجهزة استشعار المحيطات والغلاف الجوي من أجل:
ويتطلب التحول إلى الطاقة المتجددة مطابقة العرض المتغير (عندما تهب الرياح، وعندما تشرق الشمس) مع الطلب. ويتنبأ الذكاء الاصطناعي بكلا الأمرين، مما يساعد مشغلي الشبكات على تحقيق التوازن في النظام وتقليل الحاجة إلى محطات توليد الطاقة الاحتياطية الملوثة.
يستغرق تطوير دواء جديد عادةً ما بين 10 إلى 15 عامًا ويكلف أكثر من مليار جنيه إسترليني. معظم المرشحين المخدرات تفشل. يقوم الذكاء الاصطناعي بضغط هذا الجدول الزمني بشكل كبير.
يتضمن اكتشاف الأدوية التقليدية ما يلي:
يمكن للذكاء الاصطناعي تسريع الخطوات من 1 إلى 3 بشكل كبير:
Traditional screening: test 1 million compounds in a lab over months
AI-assisted screening: score 100 million virtual compounds in hours
→ shortlist the top 100 for lab testing
استخدمت شركات مثل Insilico Medicine وRecursion Pharmaceuticals الذكاء الاصطناعي لتحديد الأدوية المرشحة الجديدة خلال أشهر وليس سنوات. استخدمت BenevolentAI الذكاء الاصطناعي لتحديد البارسيتينيب كعلاج محتمل لكوفيد-19 – وهو دواء تمت الموافقة عليه بالفعل لعلاج التهاب المفاصل الروماتويدي – في غضون أيام من بداية الوباء.
يولد الكون بيانات أكثر مما يستطيع أي فريق بشري معالجته. الذكاء الاصطناعي ضروري لعلم الفلك الحديث:
رصد تلسكوب كيبلر التابع لناسا 150 ألف نجم يبحث عن التعتيم الصغير الذي يشير إلى مرور كوكب أمامه. قام نظام Google AI، الذي تم تدريبه على مشاهدات الكواكب المؤكدة، بالبحث في البيانات واكتشف كوكبين خارجيين جديدين لم يلحظهما المراجعون البشريون، بما في ذلك الكوكب الثامن في نظام Kepler-90، مما يجعله أول نجم معروف يضم عددًا من الكواكب مثل نظامنا الشمسي.
أصبحت الصورة الشهيرة لعام 2019 للثقب الأسود في المجرة M87 - وهي أول صورة تم التقاطها على الإطلاق - ممكنة بفضل خوارزمية الذكاء الاصطناعي التي طورتها كاتي بومان، والتي قامت بتجميع البيانات من ثمانية تلسكوبات منتشرة في جميع أنحاء الكوكب في صورة متماسكة.
تستخدم Perseverance rover التابعة لناسا الملاحة المستقلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتخطيط مساراتها الخاصة عبر سطح المريخ، وتجنب المخاطر دون الانتظار لمدة 20 دقيقة حتى تصل إشارات الراديو إلى الأرض. تستخدم المروحية المصاحبة Ingenuity الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي للبقاء مستقرة في الغلاف الجوي الرقيق للمريخ.
إن العثور على مواد جديدة - بطاريات أفضل، وسبائك أقوى، وخلايا شمسية أكثر كفاءة - كان تقليديًا عملية شاقة من التجربة والخطأ. الذكاء الاصطناعي يغير ذلك.
استخدم مشروع المواد الذكاء الاصطناعي لنمذجة خصائص أكثر من 140,000 مادة حاسوبيًا، والتنبؤ بثباتها وقابليتها للتوصيل وخصائص أخرى قبل أن يقوم أي شخص ببنائها في المختبر. يمكن للباحثين الاستعلام عن قاعدة البيانات للعثور على المواد ذات الخصائص الدقيقة التي يحتاجون إليها.
يستخدم نظام FunSearch من Microsoft الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الهياكل والخوارزميات الرياضية الجديدة - مما يدل على أن الذكاء الاصطناعي يمكنه تطوير الرياضيات البحتة.
القاسم المشترك بين كل هذه الاكتشافات هو نفسه: يمكن للذكاء الاصطناعي العثور على أنماط في البيانات بمقاييس مستحيلة على الباحثين البشريين.
خذ بعين الاعتبار:
البشر قادرون على التعرف على الأنماط بشكل استثنائي، ولكن فقط في حدود ما يمكننا الاحتفاظ به في رؤوسنا. الذكاء الاصطناعي ليس لديه مثل هذا الحد. يمكنه معالجة مخرجات جميع أبحاث علم الأعصاب المنشورة والروابط السطحية بين الأوراق المكتوبة بفارق عقود من الزمن والتي لن يلاحظها أي باحث فردي على الإطلاق.
هذا لا يعني أن الذكاء الاصطناعي يحل محل العلماء. ولا يزال العلماء يطرحون الأسئلة، ويصممون التجارب، ويفسرون النتائج، ويقررون ما يهم. الذكاء الاصطناعي هو أقوى أداة تمت إضافتها إلى مجموعة الأدوات العلمية على الإطلاق.
ما هو الإنجاز الرئيسي لـ AlphaFold2 من DeepMind؟
تسجيل الدخول للانضمام إلى النقاش