حوار مع هونغ ليانغ من جامعة شنغهاي جياو تونغ: من الأفضل تنفيذ الذكاء الاصطناعي في مجال العلوم

وفي السنوات الأخيرة، ومع استكشاف الجيل الجديد من تكنولوجيا المعلومات بقيادة البنية الأساسية الجديدة في آلاف الصناعات، ظهر "التعاون بين الصناعة والجامعات والبحث والتطبيقات" بشكل متكرر في وثائق السياسات وخطط تطوير الصناعة. وقد اقترح تقرير عمل الحكومة لهذا العام بشكل واضح "تعميق التكامل بين الصناعة والجامعة والبحث والتطبيق". يعتقد المؤلف أنيمكن تقسيم "الصناعة - الجامعة - البحث - التطبيق" في الواقع إلى منطقتين: البحث الأكاديمي والتطبيق الصناعي.يشير البحث الأكاديمي إلى التعليم والبحث العلمي، أي تنمية المواهب والبحث العلمي؛ يشير الإنتاج والتطبيق إلى تنفيذ التقنيات المبتكرة في روابط الإنتاج وسيناريوهات التطبيق الفعلية.

لفترة طويلة في الماضي، كان هناك بحر من الانفصال بين البحث والإنتاج. لقد ركز المجتمع الأكاديمي على الاختراقات التكنولوجية المتطورة، في حين اقتصرت الصناعة على نقاط الألم العملية ولم يكن لديها "مكان لطلب العلاج الطبي". وبعد ذلك، برزت أهمية تحويل الإنجازات العلمية والتكنولوجية بشكل متزايد، وتم بناء جسر من التواصل والتبادل بين الصناعة والبحث العلمي تدريجيا. اليوم، هناك موجة جديدة من الذكاء الاصطناعي تتصاعد. فهو ليس مجرد مساعد قوي للصناعة لتحسين الجودة والكفاءة، بل إنه يعمل أيضًا على إعادة بناء نموذج البحث العلمي تدريجيًا. وعلى هذه الخلفية،لقد أصبحت "الحركة ذات الاتجاهين" بين الأوساط الأكاديمية والصناعة اتجاها عاما.

من ناحية،تُركز تطبيقات الذكاء الاصطناعي الصناعية بشكل أكبر على التحول الذكي لعمليات الأعمال وطرق الإنتاج، كما أن أدوات أو حلول الذكاء الاصطناعي المستقلة والقابلة للتحكم بشكل كامل نادرة نسبيًا؛على الجانب الآخر،لقد أدى تطوير الذكاء الاصطناعي للعلوم إلى تسريع تقدم البحث العلمي وأدى أيضًا إلى ظهور عدد كبير من النتائج الرائدة والمبتكرة، والتي تحتاج بشكل عاجل إلى المزيد من البيانات الحقيقية أو سيناريوهات التطبيق للتحقق من جدواها.

كما قال هونغ ليانغ، الأستاذ المتميز في أبحاث العلوم الطبيعية بكلية الفيزياء والفلك وكلية الصيدلة بجامعة شنغهاي جياو تونغ:"في بيئة التطوير الحالية، أصبح الباحثون يدركون بشكل متزايد أن نشر الأوراق البحثية لم يعد الهدف الوحيد، وأنه من المهم التركيز على حل المشكلات الهندسية العملية."

وينعكس موقف البروفيسور هونغ ليانغ المنفتح تجاه تكامل الصناعة والبحث العلمي أيضًا في أنشطة المدرسة الصيفية التي نظمها. على عكس معظم المدارس التي يتمحور منهجها الدراسي بالكامل حول عرض الإنجازات الأكاديمية ومشاركتها، تركز مدرسة الذكاء الاصطناعي للهندسة الحيوية الصيفية بجامعة شنغهاي جياو تونغ على مجال هندسة البروتين. ولم يقتصر الأمر على دعوة خبراء من جامعة شنغهاي جياو تونغ، وجامعة شيامن، وجامعة فودان، وجامعة صن يات صن، ومختبر الذكاء الاصطناعي في شنغهاي لمشاركة أحدث التقدم البحثي، بل قدم أيضًا بالاشتراك مع شركة جينساي للأدوية، وشركة ويلان للتكنولوجيا الحيوية، وشركة تشونجيوان هويجي، تقدم تطوير مجال الهندسة الحيوية للذكاء الاصطناعي في الصناعة من منظور التطبيق.

ومن الجدير بالذكر أن المشاركين في هذه المدرسة الصيفية لا يشملون فقط الخبراء والعلماء من العديد من الجامعات المحلية، بل يشملون أيضًا موظفي البحث والتطوير من ما يقرب من 30 شركة.ومن بينهم قادة فرق وحتى رؤساء شركات كبيرة. لقد استمعوا إلى الدورة التدريبية كاملة والتي استمرت لمدة ثلاثة أيام برفقة الطلاب الحاضرين.هذه الظاهرة، التي نادراً ما نراها في ندوات التكنولوجيا المتطورة التي تقام في المدارس/معاهد البحث، ظهرت في أنشطة المدارس الصيفية الجامعية، مما يوضح تماماً أن الصناعة مليئة بالحماس للذكاء الاصطناعي، وخاصة "الذكاء الاصطناعي العملي".

خلال المدرسة الصيفية، كان لفريق HyperAI شرف إجراء محادثة معمقة مع البروفيسور هونغ ليانغ. بدءًا من تطوير الذكاء الاصطناعي في مجال هندسة البروتينات، قام بتصنيف التحديات والأساليب الشاملة لتنفيذ الذكاء الاصطناعي للعلوم (AI4S)، بالإضافة إلى كيفية الجمع بين الذكاء الاصطناعي والعلوم بشكل عضوي.

التحول الحاسم، والحصول على شهادة في الذكاء الاصطناعي في محطة B

وبالفعل، حقق الذكاء الاصطناعي في مجال العلوم تطوراً سريعاً خلال العامين الماضيين. في البداية، قامت بعض مجموعات البحث باستكشاف أدوات الذكاء الاصطناعي وتجربتها على نطاق صغير، في محاولة لتحسين كفاءة معالجة البيانات. في الوقت الحاضر، أصبح الذكاء الاصطناعي في العديد من مجالات البحث العلمي هو المفتاح لكسر الاختناقات البحثية، وحتى أداءه في العديد من المهام الهندسية تجاوز قدرات الخبراء البشريين. وما تلا ذلك كان تدفقًا لممارسي الذكاء الاصطناعي إلى مجال البحث العلمي، وبدأ الباحثون في تعليم أنفسهم الذكاء الاصطناعي. ليس هناك شك في أن إزالة الحواجز بين الذكاء الاصطناعي والعلم قد أدى إلى ظهور عدد كبير من نتائج الأبحاث العلمية المثيرة للاهتمام.لكن قليلون هم من يخرجون فعليا من المختبر.

وفي هذا الصدد، قال البروفيسور هونغ ليانغ: "عندما نقوم بتنفيذ AI4S، يجب أن نتجنب نسج ملابس الإمبراطور الجديدة، لأنه عاجلاً أم آجلاً سوف يتم الكشف عنها، لذلك يجب أن نفكر في التنفيذ". واعترف،"سيكون من الأفضل أن ننفذ AI4S بنجاح."

كما قام البروفيسور هونغ ليانغ بتحليل سحر تنفيذ AI4S بشكل أعمق باستخدام تجربته الخاصة كمثال. كان منخرطًا في البداية في البحث العلمي الأساسي، و"لم يكن بإمكانه إلا أن يتخيل كيف يمكن تطبيق البحث العلمي في الممارسة العملية من خلال المقالات المنشورة". ومع ذلك، عندما نجح فريقه في تنفيذ هندسة البروتين بالذكاء الاصطناعي العام ودخل بالفعل أكثر من 20 شركة لمساعدتهم في البحث والتطوير لمنتجات البروتين، وعندما رأى الجزيئات المصممة على جهاز الكمبيوتر الخاص به يتم إنتاجها في خزان تخمير سعة 5000 لتر واستخدامها في الحياة الواقعية،"في تلك اللحظة، كان شعور السعادة غامرًا بالنسبة للعلماء الذين أجروا أبحاثًا علمية أساسية."

ومن الجدير بالذكر أنه في الوقت الحاضر،استنادًا إلى النموذج الكبير لسلسلة هندسة البروتين Pro الذي تم تطويره ذاتيًا، يقوم الفريق بتصميم تسلسلات البروتين بشكل مباشر بناءً على المتطلبات الوظيفية.لقد حققنا بالفعل أول وثاني تصميم وتصنيع نموذج واسع النطاق لمنتجات البروتين عالية الصعوبة في العالم.

عندما يتحدث البروفيسور هونغ ليانغ عن كونه أول من أدرك التصنيع في مجال أبحاث هندسة البروتين، فإنه يعتقد أن المنصة والخلفية الأكاديمية الشخصية واتجاه البحث وما إلى ذلك كلها أمور بالغة الأهمية.

من حيث المنصة، تعد جامعة شنغهاي جياو تونغ التي يعمل بها مؤسسة معروفة بتخصصاتها الهندسية. "أنا ممتن للغاية للمدرسة لدعمها لفريق البحث في دمج الصناعة والأوساط الأكاديمية والبحث."يتميز الجو الأكاديمي العام لجامعة شنغهاي جياو تونغ بأنه مفتوح وشامل للصناعة والأوساط الأكاديمية والبحثية.ستقدم المدرسة دعماً مادياً ومعنوياً كبيراً لفريق البحث في عملية تعزيز تنفيذ النتائج.

علاوة على ذلك، فإن الخلفية الأكاديمية للبروفيسور هونغ ليانغ ورؤيته العميقة لاتجاهات تطوير الذكاء الاصطناعي هي حجر الزاوية الذي دفعه إلى التحرك نحو البحث والتطوير الصناعي.

درس الفيزياء في جامعة العلوم والتكنولوجيا في الصين للحصول على درجة البكالوريوس، وفي الجامعة الصينية في هونج كونج للحصول على درجة الدراسات العليا، وفي جامعة أكرون للحصول على درجة الدكتوراه، مع التركيز على الخصائص الفيزيائية والكيميائية والديناميكيات والتحولات الطورية للبوليمرات والبروتينات.

في عام 2010، ذهب إلى الولايات المتحدة لمواصلة دراسته وانضم إلى مختبر أوك ريدج الوطني كطالب ما بعد الدكتوراه، مع التركيز على بنية البروتين وديناميكياته ووظيفته في مجال علم الأحياء الحسابي.وربما كانت هذه التجربة في الولايات المتحدة هي التي وضعت الأساس لاتجاهه البحثي الرئيسي في المستقبل - وظيفة البروتين. في عام 2015، انضم إلى جامعة شنغهاي جياو تونغ كباحث رئيسي مستقل لإجراء أبحاث في مجال الفيزياء الحيوية الجزيئية.

في عام 2016، هزم AlphaGo بطل Go الكوري الجنوبي Lee Jae-seok، وأصبح مشهورًا وسمح للعالم برؤية قدرات الذكاء الاصطناعي. في عام 2018، ظهر AlphaFold من العدم، مما أحدث صدمة كبيرة في المجال البيولوجي، كما جعل البروفيسور هونغ ليانغ يبدأ في التفكير في كيفية الجمع بين اتجاهه البحثي والذكاء الاصطناعي.

لقد جاءت نقطة التحول الحقيقية في نهاية عام 2019، عندما كان جائحة كوفيد-19 مستعرا. أثناء وجوده في المنزل، أخذ دورة الذكاء الاصطناعي التي نشرها البروفيسور لي هونغ يي من جامعة تايوان الوطنية على موقع Bilibili ودخل حقًا هذه التكنولوجيا الناشئة الغامضة على ما يبدو.وعلى الرغم من أنه مازح بأنه "حصل على شهادة في الذكاء الاصطناعي من بيليبيلي"، إلا أن هذه الفصول الثمانين أعطته فهمًا أكثر وضوحًا للذكاء الاصطناعي.ثم اخترت بشكل حاسم الذكاء الاصطناعي للعلوم.

"عندما تتغير تكنولوجيا الصناعة، فهي لا تخضع للإرادة الشخصية."في مواجهة ثورة الذكاء الاصطناعي التي لا يمكن إيقافها، بدأ البروفيسور هونغ ليانغ في عام 2020 في الجمع بين الذكاء الاصطناعي والحوسبة والتجارب الرطبة لإجراء أبحاث تصميم البروتين. ومن الفيزياء إلى الكيمياء، ثم من الكيمياء إلى علم الأحياء، استقر على دراسة وظيفة البروتين وتصميمه، وأخيرًا من التجارب الرطبة إلى الحوسبة والذكاء الاصطناعي. ويمكن القول إنه تابع إيقاع القفزات التكنولوجية واتخذ كل خطوة نحو الأرض، وفي النهاية تمكن من قيادة الفريق خارج المختبر بنتائج تجريبية.

يعتقد المؤلف أن هذا هو تصوير حقيقي لـ "التحضير هو مفتاح النجاح"، لكن البروفيسور هونغ ليانغ ضحك وقال،"أنا محظوظ جدًا."

وباعتباره باحثًا في مجال العلوم، فقد تبنى الذكاء الاصطناعي بشكل نشط وبدأ بالمعرفة العامة لفهم آليته. وقد أرسى هذا الأساس لاستكشافه لـ AI4S، في حين انعكس الحظ بشكل أكبر في اختيار اتجاه البحث. "بعد أن قررت العمل في مجال الذكاء الاصطناعي للهندسة البروتينية، اخترت الوظيفة من بين ثلاثة اتجاهات: التنبؤ بالبنية، والديناميكيات، والوظيفة."واعترف بأنه "لا يوجد منتج بدون وظيفة".

لكن هذا الاختيار في الواقع جريء للغاية ومليء بعدم اليقين. "حتى لو تم تلميع المنتج، فإنه قد لا يكون من الممكن تصنيعه." لكن البروفيسور هونغ ليانغ كان في التاسعة والثلاثين من عمره بالضبط في ذلك الوقت، عند تقاطع الثلاثينيات والأربعينيات من عمره، وكان لا يزال محتفظًا بشغفه للقتال وشجاعته للبدء من جديد.

كنتُ في التاسعة والثلاثين من عمري آنذاك، وما زلتُ قادرًا على المحاولة. لو فشلتُ، لكنتُ أضعتُ بضع سنواتٍ في اختيار مسارٍ جديدٍ والمحاولةِ مجددًا. لحسن الحظ، حالفنا الحظُّ ونجحنا أخيرًا. من الناحية الفنية،"ومن حسن الحظ أيضًا أن بنية البيانات وحجم البيانات في مجال العلوم يمكن أن يضاهيا التقدم التكنولوجي للذكاء الاصطناعي."

وعلى الرغم من أنه يعزو نجاح التصنيع إلى الحظ، إلا أن هناك أيضًا تحليلًا لاتجاه تطوير الذكاء الاصطناعي من أجل الخدمات. على سبيل المثال، عندما رأى أن AlphaFold حقق مثل هذا النجاح في مجال التنبؤ ببنية البروتين، وأن هناك شركة عملاقة مثل Google تقف وراءه لدعمه، كان متحمسًا للغاية لهذا الإنجاز العلمي التاريخي. ومع ذلك، وبعد التفكير الهادئ والنظر بشكل شامل في الأساس وقوة فريقه الخاص،وبعد أن قرر أنه لا يستطيع البقاء في مجال التنبؤ ببنية البروتين، تخلى نهائيا عن هذا الاتجاه البحثي.

أخير،اختار البروفيسور هونغ ليانغ مجال الذكاء الاصطناعي العام في هندسة البروتين بناءً على نقاط قوته الخاصة.ومن السمات البارزة لهذا المجال أن بيانات وظيفة البروتين لا يمكن توحيدها، وهو ما يشكل تحديًا يصعب التغلب عليه دفعة واحدة بالنسبة للباحثين الذين يركزون فقط على علوم الكمبيوتر. لا يمكن إلا للخبراء الذين لديهم خلفية عميقة في المجال ذي الصلة أن يحرزوا تقدماً من خلال التكرار المستمر لـ "التجارب الرطبة" في المختبر.

ولحسن الحظ، نجح فريق البحث التابع للبروفيسور هونغ ليانغ، بالاعتماد على سنوات من التراكم في مجال علوم الكمبيوتر والبروتينات متعدد التخصصات، في "كسر الحاجز" في هذا المجال وأصبح أول من تذوق لحم السلطعون.

AI4S: يجب على الذكاء الاصطناعي احترام العلم، ويجب على العلم أن يتعلم الذكاء الاصطناعي من تلقاء نفسه

ليس هناك شك في أن نجاح AlphaFold ساهم بشكل كبير في تعزيز وإلهام تطوير AI4S، وكسر الجليد بين الذكاء الاصطناعي والعلوم في ضربة واحدة. ومع ذلك، فإن التطوير الحالي لبرنامج AI4S لا يزال في مراحله الأولى، ولم يستكشف الجانبان بعد نموذج تعاون عالمي.وتفكر الصناعة أيضًا في هذا: الذكاء الاصطناعي للعلوم، هل يقوده الذكاء الاصطناعي أم العلم؟

على الرغم من أن الصناعة كانت تدعو إلى مواهب بحثية متعددة التخصصات في مجال الذكاء الاصطناعي + البحث العلمي التقليدي، إلا أنه يمكن تصور دورة نموها ويمكن القول إنها شيء يمكن مواجهته ولكن لا يتم السعي إليه. غالبًا ما يكون من الصعب على الباحثين العلميين اللحاق بسرعة بكفاءة وابتكار التصميم لدى الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي في بناء النماذج وتحسين الإطار وما إلى ذلك، في حين يصعب على الذكاء الاصطناعي تحقيق تحديد دقيق وتحليل المشكلات العلمية في المجالات الرأسية من قبل الباحثين العلميين بسرعة.

وبالمقارنة، يعتقد البروفيسور هونغ ليانغ أنإن جوهر الذكاء الاصطناعي في العلوم يكمن في العلم. يجب تحديد المشاكل العلمية أو الهندسية أولاً قبل اقتراح حلول الذكاء الاصطناعي.

وقد اتخذ البروفيسور هونغ ليانغ نموذج فريق DeepMind كمثال. ويغطي فريق الخبراء الخاص بها مجالات البحث العلمي التقليدية بالإضافة إلى علوم البيانات وعلوم الكمبيوتر، مما يكمل حلقة مغلقة من تحديد المشكلة العلمية إلى بناء طريقة الذكاء الاصطناعي. إن بناء الفريق في مجموعته البحثية مشابه لهذا. في عام ٢٠٢٠، جمعنا عددًا من طلاب علوم الكمبيوتر للعمل معنا على مشروع الذكاء الاصطناعي لهندسة البروتينات. بعد تطبيقه، اكتسبوا فهمًا جديدًا لـ AI4S وشعروا بإنجاز كبير.كما قامت مجموعة الأبحاث التابعة لهونج ليانج حاليًا بتجنيد المواهب في مجالات علوم الحاسب الآلي وهندسة البروتين للقيام بأبحاث تعاونية.

وفي الممارسة العملية، أوضح الدكتور تشو بينجكسين، أحد الأعضاء الأساسيين في الفريق، أن الطلاب في مجال علوم الكمبيوتر سوف يأتون أيضًا بأفكار ويرغبون في محاولة استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين طريقة البحث العلمي التقليدية. في هذا الوقت، سوف تتولى شركة CS زمام المبادرة في مناقشات الجدوى. وعلى نحو مماثل، فإن الطلاب في مجال هندسة البروتينات سوف يصفون أيضًا بوضوح المشكلات العلمية التي وجدوها ويسعون إلى إيجاد حلول من خلال الذكاء الاصطناعي. وفي هذا الوقت، سوف يتولى العلم زمام المبادرة في البحث المشترك عن أساليب مبتكرة.

لقد أثبت البروفيسور هونغ ليانغ وفريقه شمولية مجال العلوم. وفي الوقت نفسه، اقترح أيضًا أن يتعلم الباحثون في المجالات التقليدية الذكاء الاصطناعي بمفردهم، وخاصة رؤساء مجموعات البحث.قائد الفريق أشبه بصاحب عمل. التحول من البحث العلمي التقليدي إلى الذكاء الاصطناعي من أجل التنمية المستدامة (AI4S) يُشبه تحولاً استراتيجياً داخل الشركة. يتطلب تأسيس مشروع. من الخطير للغاية ألا يكون المسؤول على دراية بالمنتجات والتقنيات الجديدة.

ومع ذلك، قال أيضًا بصراحة أنه ليس كل اتجاهات البحث قادرة على تحقيق اختراقات بمساعدة الذكاء الاصطناعي في هذه المرحلة، ولكن السياسة الوطنية الحالية تشجع الذكاء الاصطناعي على "التأثير" على مختلف مجالات البحث العلمي. آمل أن يتحلى المعلمون في مجال العلوم، وخاصةً الشباب منهم، بالجرأة في المحاولة. فإذا حالفهم الحظ في إيجاد اتجاه بحثي قابل للتطور، فبمجرد تطوير المنهجية، سيكون ذلك مساهمة كبيرة في هذا المجال.

ولكن تجدر الإشارة إلى أن التأثير الناجح لا يعني أن الصناعة يمكن أن تنفذ.

على سبيل المثال، أصبح تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال البحث والتطوير للأدوية الجديدة في كامل نشاطه. من مؤسسات البحث العلمي إلى الشركات، ومن الأبحاث إلى التجارب السريرية، تم استثمار موارد بشرية ومالية ضخمة. لقد ماتت العديد من الشركات الناشئة وتفككت قبل أن تتمكن من رؤية الفجر. يكفي أن نرى ذلك"إن الوقت المستغرق في تصميم الأدوية باستخدام الذكاء الاصطناعي طويل للغاية."أوضح البروفيسور هونغ ليانغ قائلاً: "غالبًا ما يُساعد علم الأحياء الحاسوبي (الحوسبة الفيزيائية + الذكاء الاصطناعي) الباحثين بشكل رئيسي على تحديد مؤشرات التجارب المختبرية (الجزيئية أو الخلوية)، إلا أن الارتباط بين هذه التجارب المختبرية ونتائج التجارب على الحيوانات قد يكون ضئيلًا للغاية. حتى لو كانت نتائج التجارب على الحيوانات جيدة، فهذا لا يعني أن التجارب السريرية يمكن أن تُقدم تغذية راجعة جيدة."

وهذا هو السبب أيضا،يركز فريقه بشكل أكبر على اتجاه البحث في وظيفة الإنزيم.التجارب الجزيئية هي النتائج النهائية، ويمكن التحقق منها بسرعة في حلقة مغلقة. إن البحث والتطوير لمنتجات إنزيمية ممتازة يمكن أن يحقق فوائد كبيرة في مجالات عديدة، مثل الأغذية والمشروبات، ومستحضرات التجميل والعناية بالبشرة، والغسيل والمنسوجات، والطب الحيوي، وغيرها، ويساهم بشكل مباشر في الساحة الرئيسية للاقتصاد الوطني.

في الواقع، بالإضافة إلى فرق البحث العلمي مثل البروفيسور هونغ ليانغ التي تحولت بنشاط إلى AI4S، تأمل فرق البحث في مجال الذكاء الاصطناعي أيضًا في تحقيق خطوات كبيرة في مجال AI4S، ولكن يمكن تخيل الحواجز التقنية التي يواجهونها. في هذا الصدد،نصيحة البروفيسور هونغ ليانغ هي "العثور على الاتجاه البحثي الصحيح، وعدم الاكتفاء باستعراض مهاراتك أو تطبيق نماذج كبيرة ميكانيكيًا".

على وجه التحديد، يعتقد أن "الأشخاص العاملين في مجال الذكاء الاصطناعي الذين يريدون القيام بـ AI4S يجب عليهم أولاً العثور على مجال بحثي حيث يمكن توحيد وتنظيم بيانات الإدخال والإخراج، بدلاً من المشكلات العلمية الخيالية". وهذا تحديدًا ما يميز علماء النفس، إذ "في الأبحاث التي تتضمن وظائف، يصعب توحيد البيانات وتتطلب تكرارًا تجريبيًا. إذا أمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لخفض تكاليف التجارب، إلى جانب فهم عميق للمشكلات العلمية، فسيُسهم ذلك إسهامًا كبيرًا في تطوير هذه الصناعة".

خاتمة

خلال المقابلة مع البروفيسور هونغ ليانغ، ذكر كلمة "الحظ" أكثر من مرة. في رأيي، "إنه الوقت والحظ والمصير، وهو ليس شيئًا أستطيع التحكم فيه". ومع ذلك، فإن أولئك الذين يستطيعون اغتنام الفرص حقًا يجب أن يتمتعوا برؤية ثاقبة، وتنفيذ فعال، والشجاعة للمحاولة والفشل، وهو ما ينعكس أيضًا في كل خيار اتخذه البروفيسور هونغ ليانغ، الذي استقر في النهاية على الذكاء الاصطناعي للهندسة البروتينية. وأتطلع إلى أن يتمكن هو وفريقه من تحقيق المزيد من النتائج الملموسة.

وأخيرًا، أوصي بنشاط أكاديمي! انقر على الصورة لمزيد من التفاصيل↓