لا تكشف آليات التفاعلات الكيميائية عن القوانين الجوهرية التي تحكم تحول المادة فحسب، بل توفر أيضًا أدلة حاسمة للتطبيقات الصناعية، مثل تصميم المحفزات الفعالة وتطوير مسارات التخليق الصديقة للبيئة. ويعتمد تحليل آليات التفاعل بشكل كبير على تقنية حسابية أساسية، وهي البحث عن مسار التفاعل، والتي تتضمن تحديد الحد الأدنى المحلي ووسائط التفاعل على سطح طاقة الوضع للمساعدة في رسم مسار التفاعل الفعلي.

لطالما اعتمد الكيميائيون الحسابيون بشكل أساسي على طرق إحداثيات التفاعل الجوهرية (IRC) لاستكشاف آليات التفاعل من خلال توليد تكوينات محدودة. ومع ذلك، فإن هذا النهج التقليدي له قيود كبيرة. فهو غالبًا ما يكون مقيدًا بالمسار المحدد مسبقًا من قبل الباحث، وعرضة لإغفال مسارات التفاعل غير التقليدية، وبالتالي قد يؤدي إلى تفويت آليات بديلة محتملة.

مع تطور الأساليب الآلية مثل الاستجابة الاصطناعية المستحثة بالقوة (AFIR)، أصبح البحث عن مسار استجابة غير متحيز ممكنًا. تتعامل هذه الأساليب مع مسارات الاستجابة كشبكة من "العقد" المترابطة، وتستكشف بشكل منهجي احتمالات الاستجابة من خلال توليد تكوينات جديدة بشكل متكرر، مما يفتح آفاقًا جديدة لاكتشاف آليات الاستجابة غير المعروفة.

مع ذلك، لا يُعدّ البحث الآلي عن المسار حلاً مثالياً. فحسابات الطاقة للعديد من التكوينات تُكبّد تكاليف باهظة، كما أن ضرورة دراسة الآليات الكامنة وراء التغيرات التكوينية تُفاقم العبء الحسابي. ورغم أن الطرق شبه التجريبية ووظائف الجهد المُستمدة من التعلّم الآلي قد تُخفّض التكاليف جزئياً، إلا أن عدم دقة التنبؤ بالطاقة في بعض الأحيان قد يؤثر على موثوقية البحث عن المسار.

يُقدّم علم الوجود الكيميائي، بوصفه "أداة لهيكلة المعرفة"، منهجًا جديدًا لتجاوز المعوقات المذكورة آنفًا. فمن خلال تعريفات موحدة للكيانات والخصائص والعلاقات والقواعد، يُنظّم هذا العلم المعرفة الكيميائية المجزأة في معلومات مُهيكلة قابلة للقراءة والمعالجة آليًا. فعلى سبيل المثال، أثبتت أُطر علم الوجود، مثل RXNO، جدواها في شرح مسارات التفاعلات الكيميائية.

وانطلاقاً من هذا، قام فريق بحثي في جامعة هوكايدو في اليابان بتطوير نظام ذكاء اصطناعي جديد يسمى ChemOntology.باعتباره نظام تصنيف للمعرفة الكيميائية، فإنه يضفي طابعًا رسميًا على التفكير الكيميائي البشري في إطار يمكن فهمه بواسطة الآلة، مما يتيح الاستكشاف والتحليل السريع للتفاعلات الكيميائية.إن التطبيق الناجح لهذا الإطار في دراسة آلية تفاعل هيك الكلاسيكية لا يؤكد فقط فعاليته في تسريع البحث عن المسار، ولكنه يسلط الضوء أيضًا على الإمكانات الهائلة لدمج "المعرفة الكيميائية البشرية" مع "الحوسبة الآلية".

تم نشر نتائج البحث ذات الصلة، بعنوان "ChemOntology: طريقة قابلة لإعادة الاستخدام تعتمد على علم الوجود الكيميائي الصريح لتسريع عمليات البحث عن مسار التفاعل"، في مجلة ACS Catalysis.

أبرز ما جاء في البحث

* إنها "تبرمج" بنجاح حدس الكيميائيين البشريين في النظام دون الاعتماد على مجموعة بيانات تدريبية، وهو ما يمثل ميزة كبيرة مقارنة بأساليب التعلم الآلي التقليدية؛

* تُظهر النتائج التجريبية أنه عند دمجها مع AFIR، يمكن لـ ChemOntology تحقيق نتائج مماثلة لعملية بحث AFIR_TARGET الكاملة عند استكشاف حوالي نصف عدد المسارات، مما يقلل التكلفة الحسابية الإجمالية بنحو النصف.

عنوان الورقة:
https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acscatal.5c06298
تابع حسابنا الرسمي على WeChat وأجب بكلمة "ChemOntology" في الخلفية للحصول على ملف PDF كامل.

مزيد من أوراق البحث الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي:
https://hyper.ai/papers

منهجية البيانات لإطار العمل القائم على المعرفة

لا تعتمد هذه المؤسسة البحثية على مجموعات البيانات الضخمة المستخدمة تقليديًا لتدريب نماذج التعلم الآلي. ويعود ذلك تحديدًا إلى الخصائص الجوهرية لعلم الكيمياء التطبيقي (ChemOntology) كإطار عمل قائم على المعرفة: فهو يركز على القواعد والآليات الكيميائية بدلًا من الاعتماد على مطابقة البيانات، متجنبًا بذلك الاعتماد الكبير على البيانات واسعة النطاق وما قد يترتب عليها من قيود على المستوى المنهجي.

أولاً،استخدم الباحثون قاعدة البيانات الكيميائية العامة PubChem للحصول على معلومات موحدة حول جميع المكونات الرئيسية في التفاعل.يشمل ذلك التركيب الجزيئي والاسم والمعرّف الفريد. يمكن اعتبار هذه المعلومات بمثابة "بطاقة هوية" لكل مادة كيميائية، مما يساعد ليس فقط على تحديد دور كل مكون في نظام التفاعل بدقة، بل يسمح أيضًا بتتبع المنتجات المستهدفة واستبعاد المنتجات الثانوية غير ذات الصلة أو غير الضرورية من خلال أرقام المركبات الفريدة، مما يجعل البحث عن مسارات التفاعل اللاحقة أكثر دقة وكفاءة.

ثانيًا، من أجل اختبار موثوقية الطريقة وقابليتها للتطبيق في سيناريوهات كيميائية حقيقية ومعقدة،اختار الباحثون تفاعل هيك الكلاسيكي، الذي يتميز بآليات متنوعة وخطوات تفاعل عديدة، كحالة اختبار.تم تزويد النظام بمعلومات إدخال كاملة، بما في ذلك ملفات هيكلية ثلاثية الأبعاد للمتفاعلات والمحفزات والروابط والقواعد، بالإضافة إلى بيانات طاقة مرجعية للمركبات الوسيطة المعروفة والمنتجات النهائية. تُحلل هذه الحالة النموذجية أداء الطريقة بشكل كامل في شبكات التفاعل المعقدة، ليس فقط للتحقق من قدرتها على تحديد المركبات الوسيطة الرئيسية والتمييز بين مسارات التفاعل الرئيسية والجانبية، بل أيضًا لإظهار مزاياها في تقليل التكاليف الحسابية بشكل واضح.

بشكل عام، تضمن هذه الدراسة دقة المعلومات من خلال قواعد البيانات الموثوقة، وتتحقق من فعالية الأساليب من خلال الاستفادة من التفاعلات المعقدة النموذجية، وتعزز التعاون والتكرار من خلال المصادر المفتوحة بالكامل، مما يتيح لها الحفاظ على قابلية تطبيق واسعة النطاق على أنظمة التفاعل العضوية المعدنية المتنوعة دون الاعتماد على بيانات التدريب واسعة النطاق.

علم الكيمياء الوجودي: إطار عمل جديد للبحث عن المسارات في التفاعلات العضوية الفلزية

ChemOntology هو إطار حوسبة قائم على المعرفة، ولا تعتمد فكرته الأساسية على تدريب النماذج باستخدام بيانات واسعة النطاق.بدلاً من ذلك، فهي تدمج بشكل منهجي قواعد التفاعل الكيميائي والقيود الهيكلية وعمليات البحث عن المسار الكيميائي الكمي.يُتيح هذا الأسلوب استكشافًا فعالًا لمسارات التفاعل ضمن سياق كيميائي مُحدد. ويعتمد على خوارزمية AFIR (التفاعل المُستحث بالقوة الاصطناعية) كمحرك حسابي، حيث تُشفّر المعرفة الكيميائية بشكل صريح لتوجيه عملية البحث، وتُجري فحصًا فوريًا للهياكل المُولّدة لتجنب تطورات التفاعل غير المنطقية أو غير ذات المعنى.

كما هو موضح في الشكل أدناه، تتكون عملية سير عمل ChemOntology من تحليل مدخلات المستخدم، ونمذجة المعلومات الكيميائية في ملف الإعداد، وتوليد مسار التفاعل باستخدام ERPOs، وقيود العقلانية الهيكلية، وتشغيل AFIR والتحكم فيه، وتحليل المسار.

يتم تحليل نظام التفاعل أولاً كمجموعة من الوحدات الهيكلية مثل المعادن والروابط والمواد المتفاعلة والقواعد الاختيارية، مع تخصيص دور كيميائي وخاصية محددة لكل نوع من الوحدات.تُوصَف عملية التفاعل بأنها تحوّل تدريجي لحالات التهجين للوحدات البنائية وذراتها الداخلية، مما يُتيح تتبّع التغييرات البنيوية على ثلاثة مستويات: "عقدة التفاعل - الوحدة البنائية - الذرة". يسمح هذا التمثيل الهرمي للنموذج بتحديد المعقولية الكيميائية لمسارات التفاعل استنادًا فقط إلى المعلومات الهندسية والطوبولوجية، دون الاعتماد على تفاصيل البنية الإلكترونية.

يعتمد توليد مسارات التفاعل على ERPO (مشغل مسار التفاعل الأولي).أي وصف معياري لعمليات التفاعل الأولي الشائعة بين المركبات العضوية المعدنية.تشمل أمثلة التفاعلات تكوين المركبات التناسقية، والإضافة التأكسدية، وإدخال الأوليفينات، وحذف ذرة الهيدروجين بيتا. لا يُستخدم ERPO فقط لبناء تسلسلات التفاعلات، بل يعمل أيضًا كأداة للتحقق من القواعد أثناء عملية البحث، مما يضمن توافق كل تحول بنيوي مع الدلالات الكيميائية المتوقعة. من خلال تقسيم التفاعلات المعقدة إلى عمليات أولية تركيبية، يُمكن لـ ChemOntology تقليل التعقيد التركيبي لمساحة البحث بشكل كبير مع الحفاظ على تنوع التفاعلات.

لزيادة تقييد تطور التفاعل،يقدم علم الكيمياء آلية ترشيح تعتمد على التغيرات في التهجين الذري.يستطيع المستخدمون تحديد الحد الأقصى المسموح به من التعديلات الهيكلية للوحدات الهيكلية المختلفة خلال عملية التفاعل باستخدام عدد قليل من المعايير. ويتم تحديد الهياكل الهندسية التي تتجاوز هذه القيود تلقائيًا وإزالتها من عملية البحث. تعمل هذه الآلية بفعالية على الحد من مشكلة تضخم الهياكل وتحسين كفاءة الحساب بشكل ملحوظ دون الحاجة إلى تحديد نتائج تفاعل معينة مسبقًا.

في الحوسبة العملية، يتم دمج علم الوجود الكيميائي كطبقة تحكم معرفية فوق عملية البحث في قاعدة بيانات AFIR، بالإضافة إلى طريقة الربط المحكم شبه التجريبية GFN2-xTB لوصف التطور الهندسي لمسار التفاعل. على عكس نماذج التعلم الآلي،لا يتطلب ChemOntology التدريب باستخدام مجموعة بيانات؛ تتكون "قاعدة المعرفة" الخاصة به بشكل أساسي من قواعد التعرف على المجموعات الوظيفية، ومخططات تصنيف الوحدات الهيكلية، وملفات ERPO.يمكن للمستخدم تعديل كل هذه العناصر بمرونة وفقًا لموضوع البحث. هذا التصميم يجعل ChemOntology أقرب إلى منهجية كيميائية حسابية، تُستخدم لإدخال الحدس الكيميائي البشري بشكل منهجي في عملية استكشاف التفاعلات الآلية.

بشكل عام، يوفر علم الكيمياء منصة للبحث عن مسارات التفاعل في ظل قيود كيميائية صريحة: فهو لا يقيد ظهور تفاعلية جديدة، بل يوجه الحسابات لاستكشاف "مساحة كيميائية معقولة" من خلال قواعد منظمة، وبالتالي تحقيق التوازن بين تحليل آلية التفاعل والاكتشافات الكيميائية الجديدة المحتملة.

النتائج التجريبية: انخفضت التكلفة الحسابية إلى النصف، وتضاعفت وضوح المسار.

للتحقق من فعالية وكفاءة إطار عمل ChemOntology في البحث عن مسارات التفاعل،اختار فريق البحث تفاعل هيك الكلاسيكي، الذي يتميز بآلية معقدة وهو نموذجي، كنظام اختبار.كما هو موضح في الشكل أدناه، يستخدم هذا التفاعل يودوبنزين وستايرين كمواد متفاعلة. في ظل ظروف التحفيز بالبلاديوم، وربيطة ثلاثي فينيل فوسفين، وقاعدة ثلاثي إيثيل أمين، ينتج بشكل رئيسي ترانس-ستيلبين، مصحوبًا بكمية ضئيلة من المتصاوغ سيس وآثار ضئيلة من النواتج الثانوية. تتضمن آلية التفاعل عدة خطوات رئيسية، منها الإضافة التأكسدية، وإدخال الأوليفين، والإدخال الهجائي، وحذف ذرة الهيدروجين بيتا، وحذف القاعدة. تشكل مراكز التفاعل العديدة تحديًا نموذجيًا لأساليب تحديد المسار الآلية.

قارنت الدراسة ثلاث استراتيجيات بحث متوازية عن المسار: استراتيجية AFIR_DEFAULT غير الموجهة، واستراتيجية AFIR_TARGET المقيدة جزئيًا، واستراتيجية AFIR_ChemOntology التي تتضمن علم الوجود الكيميائي. تختلف هذه الاستراتيجيات الثلاث اختلافًا جوهريًا في مستوى "ذكائها": فالأولى تجوب فضاء التكوين بشكل شبه عشوائي، بينما تُضيّق الثانية نطاق البحث من خلال قيود اصطناعية.من ناحية أخرى، يقوم AFIR_ChemOntology بتحديد الأدوار الكيميائية للمتفاعلات ومراكز التفاعل الرئيسية تلقائيًا من خلال إطاره، ويوجه البحث بشكل ديناميكي من خلال الاستفادة من عمليات التفاعل الأولية.

في ظل نفس الظروف الحسابية، كما هو موضح في الشكل أدناه، تختلف شبكات التفاعل الناتجة عن الطرق الثلاث اختلافًا كبيرًا. ينتج عن AFIR_DEFAULT عدد كبير من العقد غير الصالحة ذات المعنى الكيميائي، مما يؤدي إلى إغراق المسارات الفعالة بشكل كبير؛ أما AFIR_TARGET، فرغم أنها تُظهر بعض التحسن، إلا أنها لا تزال تحتوي على العديد من الهياكل الزائدة؛ في المقابل،تتميز نتائج البحث عن AFIR_ChemOntology بتركيزها العالي، مما يتيح تحديد مسارات التفاعل الرئيسية بشكل مبكر وواضح.ركزت الحسابات على المسارات المعقولة كيميائياً. وأظهرت إحصائيات وسيطة إضافية أن ChemOntology قلل بشكل كبير من نسبة "العقد غير المرغوب فيها"، وأن الوسائط الرئيسية المحددة كانت متوافقة إلى حد كبير مع الآلية الكلاسيكية لتفاعل هيك.

كما هو موضح في الشكل أدناه، يكشف تحليل الطاقة أن الطرق الثلاث جميعها تلتقط خطوة مشتركة في المراحل المبكرة من التفاعل.ومع ذلك، فإن AFIR_ChemOntology هو النظام الوحيد القادر على التمييز الكامل وتتبع المسارات المحددة المؤدية إلى المنتج الرئيسي والمنتج الثانوي على التوالي.علاوة على ذلك، لوحظت التفاعلات المميزة المرتبطة بإزالة β-الهيدروجين بشكل عام في المسار الفعال، بينما في المسار المؤدي إلى المنتجات النزرة، أظهرت هذه التفاعلات استقرارًا هيكليًا أضعف، مما قد يفسر انخفاض احتمالية توليدها.

من حيث الكفاءة الحسابية،يحقق AFIR_ChemOntology كفاءة مماثلة للبحث الكامل في AFIR_TARGET مع استكشاف حوالي نصف عدد المسارات، مما يقلل التكلفة الحسابية الإجمالية بنحو النصف.تستمد هذه الميزة أساسًا من توجيه المعرفة الكيميائية في مسار البحث، والتصفية الفورية للهياكل غير الصالحة. وبشكل عام، تُظهر النتائج التجريبية أن دمج علم الوجود الكيميائي في البحث الآلي عن المسار يُحسّن بشكل ملحوظ كفاءة التحليل الآلي، مع ضمان منطقية النتائج الكيميائية، مما يوفر منهجًا أكثر كفاءة وموثوقية لدراسة أنظمة التفاعلات المعقدة.

من المختبر إلى المصنع: إعادة تشكيل مسار استكشاف التفاعلات من خلال علم الوجود الكيميائي

يُسهم دمج علم الوجود الكيميائي والبحث الآلي عن مسارات التفاعل في بناء جسر بالغ الأهمية يربط بين الكيمياء النظرية والتطبيقات الصناعية. لم يُحفز هذا التوجه سلسلة من الاستكشافات الرائدة في الأوساط الأكاديمية فحسب، بل أدى أيضًا إلى ظهور ممارسات ابتكارية جوهرية في الصناعة، مما دفع إلى تحويل أبحاث آليات التفاعل من "التحليل اللاحق" التقليدي إلى "التوجيه الفعال" الاستباقي.

في الأوساط الأكاديمية، يركز البحث على الابتكار الخوارزمي وتحسين الآليات، مما يوسع باستمرار آفاق المعرفة في هذا المجال. على سبيل المثال، قام فريق في جامعة آيسلندا بتطوير خوارزمية "عملية غاوسية للنقل الأمثل" (OT-GP).يكمن جوهرها في تبني استراتيجية ذكية لتصفية البيانات، والتي يمكن أن تعمل بكفاءة باستخدام كمية ثابتة فقط من بيانات التدريب.تعمل هذه الخوارزمية على تقليل متوسط الوقت اللازم للبحث عن مسار التفاعل الجزيئي بشكل كبير من 28.3 دقيقة إلى 12.6 دقيقة، كما أنها تحسن معدل النجاح بشكل كبير، مما يوفر أداة جديدة لاستكشاف الآليات السريعة للأنظمة المعقدة.

عنوان الورقة البحثية: التقليم التكيفي لزيادة المتانة وتقليل الحمل الحسابي في عمليات البحث عن نقطة السرج المعجلة باستخدام العمليات الغاوسية
رابط الورقة:https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.06030

في نفس الوقت،قام فريق بحثي في المعهد الفدرالي السويسري للتكنولوجيا في زيورخ بدمج الديناميكا الجزيئية الأولية مع أساليب أخذ العينات المحسنة.لقد درسنا بشكل منهجي خطوات نقل الهيدروجين وإعادة الترتيب الرئيسية في التفاعل التحفيزي للمناخل الجزيئية والمعادن الانتقالية، وكشفنا عن خصائص آلية التغيرات الديناميكية لقنوات التفاعل مع بيئة التفاعل، واقترحنا صورة مجهرية عامة يمكن استخدامها لتوجيه التصميم العقلاني للمحفزات.

عنوان الورقة البحثية: ديناميكيات الجزيئات من المبادئ الأولى مع أخذ عينات محسّن في التحفيز غير المتجانس
رابط الورقة:https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2022/cy/d1cy01329g

من ناحية أخرى، تركز الممارسات الصناعية بشكل أكبر على ترجمة هذه النظريات إلى إنتاجية عملية. خذ شركة شرودنغر، وهي شركة رائدة في مجال الكيمياء الحاسوبية في الولايات المتحدة، كمثال على ذلك.يدمج نظام سير العمل التفاعلي الآلي AutoRW الخاص به بشكل عميق التفكير المنظم لعلم الوجود الكيميائي.يحقق هذا النظام أتمتة كاملة للعمليات بدءًا من تعداد التفاعلات ورسم مساراتها وصولاً إلى تنظيم النتائج وإخراجها.

وفي الوقت نفسه، يُظهر التعاون بين شركة BASF الألمانية العملاقة في مجال الكيماويات وشركة IBM مسارًا مشابهًا للتكامل التكنولوجي.سيجمع الطرفان بين علم الوجود الكيميائي وحسابات الكيمياء الكمية والذكاء الاصطناعي لمعالجة البحث والتطوير المشترك للمحفزات عالية الأداء.من خلال تبني نموذج "الحوسبة الموجهة بالمعرفة + الذكاء الاصطناعي"، لم يتم تقصير دورة البحث والتطوير بشكل كبير فحسب، بل تم أيضًا تقليل تكلفة التجربة والخطأ، وتم وضع أساس متين لتطبيق مواد البولي يوريثان في مجالات السيارات والبناء وغيرها.

لا تؤكد هذه الممارسات من الشركات العالمية الرائدة القيمة العالمية لدمج علم الوجود الكيميائي مع الحوسبة الآلية فحسب، بل إنها شكلت أيضًا، من خلال التعاون التكنولوجي عبر المناطق والمجالات، حلقة حميدة من الإنجازات الأكاديمية إلى نقل التكنولوجيا، ثم إلى التطبيقات الصناعية وردود الفعل على الطلب، مما يدفع صناعة الكيماويات العالمية باستمرار نحو مستقبل أكثر خضرة وكفاءة وذكاءً.

روابط مرجعية:
1.https://wp-stg.schrodinger.com/wp-content/uploads/2023/10/A4-22_111-Reaction-Workflow-Application-Note_R3-1-1.pdf
2.https://blog.csdn.net/cainiao080605/article/details/147259567
3.https://phys.org/news/2025-12-ai-mimics-human-intuition-explore.html