لقد وصل طفرة الذكاء الاصطناعي العلمي، واتخذت وزارة العلوم والتكنولوجيا إجراءات كبيرة

الذكاء الاصطناعي التوليدي يزدهر. كيف يمكن للصين أن تتفوق على الدول الأخرى في عصر الذكاء الاصطناعي؟ وردًا على ذلك، أعطت وزارة العلوم والتكنولوجيا جوابًا شخصيًا: إطلاق النشر الخاص للذكاء الاصطناعي من أجل العلوم. ومن المتوقع أن نشهد موجة جديدة من الذكاء الاصطناعي للعلوم.

في 27 مارس، ذكرت وكالة أنباء شينخوا أنه من أجل تنفيذ "خطة تطوير الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي" الوطنية، أطلقت وزارة العلوم والتكنولوجيا، بالتعاون مع المؤسسة الوطنية للعلوم الطبيعية في الصين، مؤخرًا أعمال النشر الخاصة "للبحث العلمي المدفوع بالذكاء الاصطناعي" (الذكاء الاصطناعي للعلوم).

وتوقع أو وينان، وهو أكاديمي في الأكاديمية الصينية للعلوم، ورئيس معهد بكين للذكاء العلمي، وزعيم مجموعة الخبراء في برنامج البحث الرئيسي "الذكاء الاصطناعي من الجيل القادم" التابع لمؤسسة العلوم الطبيعية الوطنية في الصين، أن "الذكاء الاصطناعي للعلوم لديه القدرة على دفعنا إلى طليعة الجولة القادمة من الثورة العلمية والتكنولوجية".

كيف يمكن للجولة الجديدة من الثورة العلمية أن تتفوق على غيرها؟

يعتقد تشانغ لينفينج، نائب مدير معهد بكين للتكنولوجيا العلمية والذكية، ومؤسس ورئيس علماء ديبين، أن الميزة الأكبر للبحث العلمي المدفوع بالذكاء الاصطناعي هي أنه يربط الناس من مختلف التخصصات والخلفيات بطريقة غير مسبوقة. الذكاء الاصطناعي للعلوم هو عملية إعادة بناء شاملة للتخصصات وأنظمة المعرفة. لا يتطلب هذا التكامل المتبادل بين تخصصات مثل علوم الحاسوب، وعلوم البيانات، والمواد، والكيمياء، والأحياء فحسب، بل يتطلب أيضًا بناءً نظريًا متعمقًا وتصميم خوارزميات في تخصصات أساسية مثل الرياضيات والفيزياء. وذكر تشانغ لينفينج، "فقط عندما يتم تنفيذ التكامل ذي الصلة بشكل جيد يمكننا أن نحصل على الفرصة للاستفادة من المبادرة في الجولة الجديدة من الثورة العلمية".

هذه المرة، سوف يدمج تصميم بلدي لنظام البحث والتطوير التكنولوجي المتطور للذكاء الاصطناعي من أجل العلوم بشكل وثيق القضايا الرئيسية في التخصصات الأساسية مثل الرياضيات والفيزياء والكيمياء وعلم الفلك، وسوف يركز على احتياجات البحث العلمي في مجالات رئيسية مثل تطوير الأدوية، والبحث الجيني، والتربية البيولوجية، وتطوير المواد الجديدة. وفي هذا الصدد، أوضح شو بو، مدير معهد الأتمتة التابع للأكاديمية الصينية للعلوم، أن إنشاء أدوية جديدة، والبحث الجيني، والتربية البيولوجية، والبحث والتطوير في المواد الجديدة وغيرها من المجالات هي اتجاهات مهمة حيث هناك حاجة ماسة إلى الجمع بين الذكاء الاصطناعي والبحث العلمي، وقد حققت تقدما بارزا وتمثل نموذجا يحتذى به.

على سبيل المثال، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي القائمة على الآليات البيولوجية، والبيانات المتعلقة بالأمراض والأدوية، والخصائص الصيدلانية المختلفة للأدوية، التنبؤ بسلامة وفعالية الأدوية الجديدة؛ وبمساعدة الذكاء الاصطناعي، يمكن تقليل القوى العاملة والموارد المادية والاستثمار في الوقت في البحث والتطوير، وبالتالي تحسين معدل نجاح البحث والتطوير الدوائي. عندما يعمل الذكاء الاصطناعي على تمكين البحث والتطوير للمواد الجديدة، فإنه يمكن ربط طرق المحاكاة الحاسوبية للمواد متعددة المقاييس مثل المقياس الإلكتروني والمقياس الجزيئي، وفحص تركيبات وتكوينات المواد الجديدة بسرعة والتي تلبي الأداء المستهدف، وتقصير دورة البحث والتطوير وتكلفة المواد والأجهزة الجديدة.

ساحة المعركة الجديدة للذكاء الاصطناعي: البحث العلمي التقليدي

في السنوات الأخيرة، تم تطبيق الذكاء الاصطناعي في البداية في مجال البحث العلمي. لقد قام عدد متزايد من العلماء بتطوير أو اعتماد خوارزميات الذكاء الاصطناعي الناضجة للمساعدة في البحث العلمي مثل تحليل استخراج البيانات والنمذجة والمحاكاة والتنبؤ، مما أدى إلى تسريع اكتشاف قوانين ونماذج جديدة في العلوم الطبيعية، وتقليل العمل اليدوي المتكرر، وتحسين دقة الاكتشافات العلمية، وتحسين كفاءة عمل الباحثين العلميين بشكل كبير. مع تزايد التكامل بين تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والبحث العلمي، ظهر مجال البحث الناشئ للذكاء الاصطناعي من أجل العلوم، ومنذ عام 2020، دخل هذا المجال الناشئ مرحلة من التفشي المركّز.

في يناير 2021، اقترح باحثون من جامعة كاليفورنيا في سان دييغو ومؤسسات أخرى طريقة تعلُّم آلي تُسمى "شبكات الرسوم البيانية للمواد متعددة الدقة"، والتي تتنبأ بخصائص المواد من خلال نماذج الذكاء الاصطناعي عن طريق تعلم البيانات من مصادر قياس ومحاكاة متعددة. يمكن لهذه الطريقة إنشاء "نموذج خصائص المواد" أكثر دقة وذو أهمية عالمية، مما يساعد العلماء على فحص المواد المرشحة ذات آفاق البحث.

في يوليو 2021، أصدرت DeepMind برنامج AlphaFold 2، الذي نجح في التنبؤ بالبنية ثلاثية الأبعاد للبروتينات البشرية بدقة 98.5%. وتختلف النتائج المتوقعة بمقدار ذرة واحدة فقط عن البنية الفعلية لمعظم البروتينات، حيث وصلت إلى المستوى الذي تم التنبؤ به سابقًا من خلال الملاحظات التجريبية المعقدة مثل المجهر الإلكتروني المبرد. في شهر ديسمبر، تم تسمية هذا البحث بالاختراق التكنولوجي لعام 2021 من قبل مجلة Nature.

وفي يوليو/تموز 2021 أيضًا، اقترح باحثون من جامعة واشنطن وجامعة هارفارد وآخرون خوارزمية التنبؤ ببنية البروتين RoseTTAFold. تعتمد هذه الطريقة على التعلم العميق ويمكنها توليد البنية الدقيقة للبروتينات بسرعة من خلال التعلم من معلومات تسلسل البروتين، مما يقلل الوقت والجهد المستثمر في القياسات التجريبية بالطرق التقليدية. أصبحت الخوارزمية الآن مفتوحة المصدر.

عنوان GitHub:

https://github.com/RosettaCommons/RoseTTAFold

في أكتوبر 2021، نشرت شركة DeepMind ورقة بحثية في مجلة Nature، تطبق تقنية الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بهطول الأمطار من خلال التعاون مع مكتب الأرصاد الجوية في المملكة المتحدة. وباستخدام نموذج توليدي عميق، يستطيع الباحثون التنبؤ بظروف هطول الأمطار في منطقة 1536 كيلومترًا × 1280 كيلومترًا مسبقًا لمدة تتراوح بين 5 و90 دقيقة. وبالمقارنة مع الطرق الأخرى، فإن النموذج المقترح يتمتع بأعلى قدر من الدقة والفائدة في حالة 89%.

بالإضافة إلى نتائج الأبحاث التي تم تحقيقها في المجالات ذات الصلة المذكورة أعلاه في الخارج، فإن شعبية الذكاء الاصطناعي للعلوم في الصين تتزايد أيضًا.

ومن منظور السياسات، قبل أن تتدخل وزارة العلوم والتكنولوجيا شخصيًا لدعم هذا، حددت "الخطة الخمسية الرابعة عشرة لتنمية الاقتصاد الحيوي" التي وضعتها اللجنة الوطنية للتنمية والإصلاح في مايو/أيار 2022 بوضوح التطوير المتسارع لتكنولوجيا تسلسل الجينات عالية الإنتاجية كوسيلة مهمة لتنفيذ ابتكارات التكنولوجيا الحيوية المتطورة؛ دعم استخدام تكنولوجيا المعلومات مثل الذكاء الاصطناعي لتحقيق البحث والتطوير الدقيق لصناعة الأدوية، وبالتالي تحقيق فائدة أفضل للناس من خلال دمج التكنولوجيا الحيوية وتكنولوجيا المعلومات.

ومن منظور الموهبة، اختارت العديد من الأسماء الكبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي الانضمام إلى هذا المجال. في منتصف هذا الشهر، تحدث هي كاي مينغ، أحد القادة في مجال السيرة الذاتية، عن خطابه الأكاديمي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، والذي تحدث فيه عن التركيز على الذكاء الاصطناعي للعلوم في المستقبل، مع التركيز بشكل خاص على دمج الرؤية ومعالجة اللغة الطبيعية لإنشاء X + AI ذاتية الإشراف.

ومن منظور النتائج، استخدم فريق بحثي من معاهد شنتشن للتكنولوجيا المتقدمة التابعة للأكاديمية الصينية للعلوم مؤخرًا لأول مرة التركيب الآلي القائم على البيانات، والتركيب القابل للتحكم بمساعدة الروبوت، والتصميم العكسي الميسر للتعلم الآلي لتركيب مواد النانو البلورية الغروية (مثل البيروفسكايت)، واستكشفوا وبنوا منصة "عالم الآلة"، والتي من المتوقع أن تحرر الباحثين العلميين من تجارب المحاولة والخطأ التقليدية والتوصيف المكثف للعمالة، والتركيز على الابتكار العلمي، وتحقيق التصنيع الذكي الرقمي لمواد النانو البلورية.

في 2 مارس 2023، تم نشر البحث في مجلة Nature Synthesis تحت عنوان "منصة روبوتية لتركيب البلورات النانوية الغروية".

رابط الورقة:

https://www.nature.com/articles/s44160-023-00250-5

الذكاء الاصطناعي في مجال العلوم: الفرص والتحديات

على عكس الذكاء الاصطناعي التوليدي الذي يعرفه الجميع، فإن الذكاء الاصطناعي للعلوم ينطوي على مجالات بحثية علمية مثل الأدوية الحيوية، والطاقة، وأبحاث وتطوير المواد. ولكن التكنولوجيا الجديدة لا يمكنها أن تسمح للعامة بتجربة النتائج ذات الصلة على الفور، ولكن تأثيرها المتسارع على الأبحاث العلمية المتطورة سيكون له تأثير أكثر جوهرية وأبعد مدى على المجتمع البشري والتنمية الاقتصادية.

ومع ذلك، تجدر الإشارة أيضًا إلى أن القيمة الإبداعية الشاملة والعميقة للذكاء الاصطناعي في مجال العلوم تجعله يواجه أيضًا حواجز تنفيذية أعلى بكثير من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الشائعة. وفقًا لتقرير أكاديمية علي بابا دامو حول أهم عشرة اتجاهات تكنولوجية لعام 2022، فإن التكامل العميق بين الذكاء الاصطناعي والبحث العلمي لا يزال بحاجة إلى التركيز على حل ثلاثة تحديات:

• وفيما يتعلق بالتفاعل بين الإنسان والحاسوب، فإن آلية التعاون وتقسيم العمل بين الذكاء الاصطناعي والعلماء في عملية البحث العلمي تحتاج إلى تحديد أكثر وضوحا لتشكيل علاقة تفاعلية وثيقة؛
• القدرة على تفسير الذكاء الاصطناعي: يحتاج العلماء إلى علاقات سببية واضحة لتشكيل النظريات العلمية، ويجب أن يكون الذكاء الاصطناعي أسهل في الفهم لإقامة علاقة ثقة بين العلم والذكاء الاصطناعي.
• هناك مستوى منخفض من التفاهم المتبادل بين المواهب متعددة التخصصات والعلماء في المجالات المهنية وخبراء الذكاء الاصطناعي، ولا تزال الحواجز أمام الترويج المتبادل مرتفعة.

ومن الجدير بالذكر أن التقرير يتوقع أيضًا أنه في السنوات الثلاث المقبلة، سيتم استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في العلوم التطبيقية، وستبدأ في أن تصبح أداة بحث في بعض العلوم التقنية.

المقالات المرجعية:

[1]https://baijiahao.baidu.com/s?id=1761512222605101709&wfr=spider&for=pc

[2]https://new.qq.com/rain/a/20221230A04ZWS00

[3]https://www.ncsti.gov.cn/kjdt/kjrd/202112/P020211231640762390337.pdf

[4] أهم عشرة اتجاهات تكنولوجية في أكاديمية دامو لعام 2022