الذكاء الاصطناعي يحل المعادلات المعقدة لتسريع تطوير الأدوية والمواد الجديدة
في ظل التحديات الكبيرة التي تواجه العلماء في حل المعادلات العلمية المعقدة، يُظهر الذكاء الاصطناعي قدرة استثنائية على تسريع هذه العمليات، مما يساهم في تقدم سريع في مجالات مثل تصميم الأدوية والمواد. يُعد هذا التقدم من أبرز الإنجازات في مجال الذكاء الاصطناعي الموجه للعلوم، المعروف باسم AI4Science. يعمل الدكتور شويوان جي، أستاذ في قسم علوم الحاسوب والهندسة بجامعة تكساس إيه آي إم، على تطوير هذا المجال، وشارك في نشر بحث موسّع في مجلة "Foundations and Trends in Machine Learning" يتناول استخدام الذكاء الاصطناعي لحل المعادلات العلمية المعقدة. وشارك في هذا البحث أكثر من 60 باحثًا من 15 جامعة، وضمنه أكثر من 500 صفحة من المعلومات حول تطبيقات الذكاء الاصطناعي في العلم والهندسة. وأشار جي إلى أن الهدف من العلوم الطبيعية هو فهم العالم على مقياس زمني وفزيائي مختلف، مما ينتج عنه ثلاث أنظمة رئيسية: الكم، الذري، والمستمر. وتُحكم هذه الأنظمة بالمعادلات التفاضلية، والتي تزداد تعقيدًا بشكل كبير مع زيادة حجم النظام. على سبيل المثال، يمكن حل معادلة شرودنجر بشكل تحليلي في حالات بسيطة مثل دراسة حركة جسيمين، لكن مع زيادة عدد الجسيمات، تصبح المعادلات غير قابلة للحل باستخدام الطرق التقليدية. باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن حل هذه المعادلات بسرعة وفعالية، مما يسمح بتحليل أنظمة كبيرة بسرعة تفوق الطرق التقليدية بكثير. ويعمل جي كرئيس للبرنامج البحثي "RAISE" (البحث في الذكاء الاصطناعي للعلوم والهندسة) بجامعة تكساس إيه آي إم، والذي يضم أكثر من 85 أستاذًا من مختلف التخصصات، ويهدف إلى تعزيز التعاون البحثي في هذا المجال. يؤكد جي أن الفضول العلمي الأساسي يُحفّز أبحاث العديد من المجالات العلمية والهندسية، نظرًا للعلاقات المشتركة بينها من حيث المبادئ الأساسية والمعادلات الحاكمة. ويعتبر هذا البحث خطوة كبيرة نحو تطوير أنظمة هندسية أفضل وفهم أعمق للعلوم. يُعد هذا التقدم في استخدام الذكاء الاصطناعي لحل المعادلات العلمية تحولًا ملحوظًا في مجال البحث العلمي، حيث يتيح للعلماء التغلب على القيود الحسابية التي كانت تعيق التقدم في تطوير مواد جديدة أو أدوية فعالة. كما يُقدّم هذا العمل مساهمة كبيرة في توجيه البحوث المستقبلية نحو استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر فعالية في حل المشكلات العلمية المعقدة.