إنجاز مذهل.. الذكاء الاصطناعي يحل لغزًا علميًا استغرق عقدًا من الزمن في يومين فقط

إنجاز مذهل.. الذكاء الاصطناعي يحل لغزًا علميًا استغرق عقدًا من الزمن في يومين فقط
في تطور علمي مذهل، تمكنت أداة ذكاء اصطناعي جديدة تحمل اسم (AI co-scientist) طورتها شركة جوجل من حل مشكلة استغرقت من العلماء عقدًا من الزمن لحلها في غضون يومين فقط، ويسلّط هذا الإنجاز الضوء على الإمكانات الضخمة للذكاء الاصطناعي في تسريع وتيرة البحث العلمي وتقديم حلول مبتكرة للتحديات المعقدة.
الذكاء الاصطناعي يتغلب على 10 سنوات من البحث العلمي:
قضى خوسيه بيناديس وزملاؤه في إمبريال كوليدج لندن عشر سنوات كاملة في محاولة لفهم الآلية التي تكتسب بها بعض أنواع البكتيريا الخارقة مقاومة للمضادات الحيوية، وهو تحدٍ صحي عالمي متزايد الخطورة يحصد أرواح الملايين سنويًا.
ولكن المفاجأة المذهلة حدثت عندما قدم الفريق لأداة (AI co-scientist) الجديدة من جوجل – وهي أداة ذكاء اصطناعي مصممة خصوصًا للتعاون مع الباحثين – السؤال نفسه الذي استغرق منهم عقدًا لحله، وففي غضون يومين فقط، قدمت الأداة الإجابة نفسها التي توصل إليها الفريق في نتائجهم التي لم تُنشر بعد.
وأصيب بيناديس بالدهشة من هذه النتيجة السريعة والدقيقة، مما دفعه إلى التواصل مع جوجل للتأكد من عدم وصولهم إلى بحثه، وقد نفت الشركة ذلك، مؤكدة أن الأداة اعتمدت على المعلومات المتاحة للجمهور. ونشر الباحثون نتائجهم في يوم 19 فبراير في قاعدة بيانات (bioRxiv)، مما يعني أنها لم تخضع بعد لمراجعة الأقران.
وقد صرح تياجو دياس دا كوستا، المحاضر في علم الأمراض البكتيرية في إمبريال كوليدج لندن والمؤلف المشارك في الدراسة، قائلًا: 'تظهر نتائجنا أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تجميع كافة الأدلة المتاحة وتوجيهنا نحو أهم الأسئلة والتصاميم التجريبية، وإذا أثبتت هذه الأداة فعاليتها كما نتوقع، فستحدث نقلة نوعية في مجالنا، إذ ستساعد في تجنب الطرق المسدودة وتسريع وتيرة الاكتشافات بنحو غير مسبوق'.
استخدام الذكاء الاصطناعي لمكافحة البكتيريا الخارقة:
تُعدّ مقاومة مضادات الميكروبات (AMR) ظاهرة خطيرة تتفاقم باستمرار، إذ تكتسب الميكروبات المعدية، مثل: البكتيريا والفيروسات والفطريات والطفيليات، مقاومة للمضادات الحيوية، مما يجعل الأدوية الأساسية غير فعالة، الأمر الذي يؤدي إلى تفاقم الأمراض وزيادة معدلات الوفيات.
وتُعرف مقاومة مضادات الميكروبات باسم (الجائحة الصامتة) silent pandemic، وهي واحدة من أكبر التهديدات الصحية التي تواجه البشرية، إذ إن الإفراط في استخدام المضادات الحيوية وإساءة استخدامها في الطب والزراعة يسرعان من انتشارها وتطورها.
ووفقًا لتقرير صادر عن مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها (CDC) في عام 2019، تسببت البكتيريا المقاومة للأدوية في وفاة ما لا يقل عن 1.27 مليون شخص على مستوى العالم في ذلك العام، ومن بين هؤلاء، كان هناك نحو 35,000 حالة وفاة في الولايات المتحدة وحدها.
ويعني ذلك أن الوفيات في الولايات المتحدة الناجمة عن هذه المشكلة ارتفعت بنسبة بلغت 52% مقارنة بتقرير مقاومة مضادات الميكروبات الصادر عن مراكز السيطرة على الأمراض في عام 2013، مما يسلط الضوء على السرعة التي يتطور بها هذا التهديد.
وفي سعيهم لفهم آليات مقاومة البكتيريا الخارقة، ركز فريق بيناديس في نوع محدد من هذه البكتيريا، وهي عائلة من الفيروسات التي تصيب البكتيريا وتُعرف باسم جزر الكروموسومات القابلة للتحفيز بالعاثيات التي تشكل الغلاف البروتيني لجسيم الفيروس (cf-PICIs). وقد أثارت هذه الفيروسات اهتمام الباحثين لقدرتها الفريدة على إصابة أنواع متنوعة من البكتيريا، مما يشير إلى وجود آلية اختراق غير معروفة.
وقد وضع الباحثون فرضية مفادها أن هذه الفيروسات تكتسب هذه القدرة من خلال استعارة ذيول من فيروسات أخرى تهاجم البكتيريا، وتُستخدم هذه الذيول لحقن المادة الوراثية للفيروس داخل الخلية البكتيرية المضيفة، وأثبتت التجارب صحة هذه الفرضية، وكشفت عن آلية اختراق مبتكرة في عملية النقل الجيني الأفقي لم يكن المجتمع العلمي على علم بها من قبل، وتتيح هذه الآلية للفيروسات تبديل الذيول بين بعضها، مما يزيد من قدرتها على إصابة أنواع مختلفة من البكتيريا.
وقبل نشر نتائجهم، قرر الفريق اختبار صحة اكتشافهم باستخدام أداة (AI co-scientist) الجديدة من جوجل، وبعد يومين فقط، قدم الذكاء الاصطناعي اقتراحات متعددة، وكان أحدها مطابقًا للإجابة التي توصل إليها الفريق، وقد أكدت هذه النتيجة قدرة الذكاء الاصطناعي على تحليل البيانات المعقدة وتقديم رؤى قيمة في مجال البحث العلمي.
وتعليقًا على هذه النتائج، قال بيناديس، أستاذ علم الأحياء الدقيقة في إمبريال كوليدج لندن: 'لقد تمكنت الخوارزمية فعليًا من مراجعة الأدلة المتاحة، وتحليل الاحتمالات، وطرح الأسئلة، وتصميم التجارب، واقتراح الفرضية نفسها التي استغرقنا سنوات من البحث العلمي الدقيق للوصول إليها، ولكن في جزء بسيط من الوقت'.
ويعني ذلك أن الذكاء الاصطناعي لم يقتصر على تحليل البيانات، بل تجاوز ذلك إلى محاكاة عملية التفكير العلمي، مما يفتح آفاقًا جديدة لتسريع الاكتشافات العلمية.
تحديات استخدام الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي:
أشار الباحثون إلى أن الاعتماد على الذكاء الاصطناعي منذ البداية لم يكن ليغني عن إجراء التجارب العملية، ولكنه كان سيسرع بنحو كبير عملية الوصول إلى الفرضية، مما يوفر عليهم سنوات من العمل. ويسلط ذلك الضوء على الدور التكميلي للذكاء الاصطناعي في البحث العلمي، إذ يساعد في توجيه الجهود وتحديد الأولويات، ولكنه لا يحل محل التجريب والتحقق العلمي.
ومع هذه النتائج الواعدة وغيرها، لا يزال استخدام الذكاء الاصطناعي في المجال العلمي محل نقاش، إذ أثبتت العديد من الدراسات أن الأبحاث المدعومة بالذكاء الاصطناعي غير قابلة للتكرار – أي لا يمكن لباحثين آخرين تكرار النتائج العملية أو إعادة إنتاجها باستخدام الطريقة نفسها أو الإجراءات – أو تنطوي على عمليات احتيال صريحة.
وللحد من هذه المشكلات وتعظيم الفوائد التي يمكن أن يجلبها الذكاء الاصطناعي للبحث، يقترح العلماء تطوير أدوات للكشف عن سوء استخدام الذكاء الاصطناعي وإنشاء أطر أخلاقية لتقييم دقة النتائج، ويتطلب ذلك تعاونًا بين الباحثين والمطورين والجهات التنظيمية لضمان استخدام الذكاء الاصطناعي بنحو مسؤول وأخلاقي في البحث العلمي.

جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا

اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:

التعلم مع الذكاء الاصطناعيالتحقق من الحقائقتحويل النص إلى كلامملخص الذكاء الاصطناعي

أخبار ذات صلة

الاتحاد

منذ 2 ساعات

• الاتحاد

ذكاء اصطناعي من مايكروسوفت يقود ثورة الاكتشافات العلمية

الاتحاد(أبوظبي) أعلنت مايكروسوفت خلال مؤتمر Build 2025 عن منصتها الجديدة "Microsoft Discovery"، التي تهدف إلى إعادة تشكيل مسار البحث العلمي من خلال تقنيات الذكاء الاصطناعي الوكيلي، بما يعزز من سرعة الاكتشافات ودقتها على نطاق واسع. وتعتمد المنصة على فريق من وكلاء الذكاء الاصطناعي المتخصصين، لتغطية سلسلة متكاملة من مراحل البحث، بدءًا من تحليل المعرفة وصياغة الفرضيات، ووصولًا إلى توليد النماذج، المحاكاة، والتحليل. وذكرت مايكروسوفت إن هذه المنصة قابلة للتوسيع، وتستطيع التعامل مع أعباء عمل علمية معقدة من البداية إلى النهاية، مما يمنح الباحثين قدرة غير مسبوقة على الإنجاز بسرعة ودقة وعلى نطاق واسع، مدعومة بأحدث تطورات الذكاء الاصطناعي والحوسبة الفائقة. اقرأ أيضاً.. تحدث 9 لغات بصوتك مع تقنية ثورية من "مايكروسوفت تيمز" وووفقًا لموقع "تك كرانش"، تأتي هذه الخطوة في ظل اهتمام متزايد من شركات التكنولوجيا الكبرى بتوظيف الذكاء الاصطناعي في خدمة البحث العلمي. فكشفت جوجل هذا العام عن أداة توصف بأنها "العالِم المساعد"، تهدف إلى دعم العلماء في صياغة الفرضيات ووضع خطط الأبحاث. كما تدخل شركات بارزة مثل OpenAI وAnthropic وشركات ناشئة على الخط، وجميعها تراهن على أن أدوات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تسرّع الاكتشافات في ميادين دقيقة كالأدوية والمواد الجديدة. ورغم هذه الموجة من التفاؤل، لا تزال الشكوك قائمة بين كثير من الباحثين حول فعالية الذكاء الاصطناعي كمحرّك رئيسي للعملية العلمية، ويكمن التحدي الأساسي في التنبؤ بالعوامل المربكة التي قد تواجه الذكاء الاصطناعي عند التعامل مع تجارب غير مألوفة. ورغم أن الذكاء الاصطناعي قد يكون فعالًا في تضييق نطاق الاحتمالات ضمن مساحات بحث واسعة، إلا أن قدرته على حل المشكلات بطريقة إبداعية خارجة عن المألوف.

الاتحاد

منذ 3 ساعات

• الاتحاد

جوجل تكسر حاجز اللغة.. ترجمة صوتية فورية في "Google Meet"

كشفت شركة جوجل خلال مؤتمر Google I/O 2025 عن ميزة جديدة في تطبيق Google Meet، تتيح الترجمة الصوتية الفورية للمحادثات باستخدام نموذج لغوي صوتي متقدم طورته DeepMind، ذراع الذكاء الاصطناعي التابعة للشركة. الميزة تمكّن المستخدمين من إجراء محادثات طبيعية وسلسة مع أشخاص يتحدثون لغات مختلفة، مع الحفاظ على نبرة الصوت، وطريقة الإلقاء، والتعبيرات. محادثات بلا حواجز لغوية ووفقًا لما أورده موقع "تك كرانش"، تتيح جوجل لهذه الميزة استخدامات متنوعة، مثل تعزيز التواصل بين الأفراد من ثقافات ولغات مختلفة، أو تسهيل التعاون اللحظي بين فرق العمل في الشركات العالمية. الترجمة تتم في الوقت الفعلي وبتأخير زمني منخفض للغاية، ما يسمح بعدة مشاركين بالتحدث والتفاعل في نفس اللحظة وهي سابقة في مجال الاتصالات الصوتية. تجربة واقعية تشبه الحوارات الحية الميزة تحافظ على الطابع الواقعي للمحادثة: فحين يتحدث الطرف الآخر، يظل صوته الأصلي مسموعًا بشكل خافت، مع ترجمة صوتية مدمجة فوقه بلغة المستمع المفضلة. من المتوقع أن يبدأ إطلاق الميزة بشكل تجريبي لمشتركي باقة الذكاء الاصطناعي "Consumer AI" ابتداءً من يوم الثلاثاء، على أن تدعم في البداية اللغتين الإنجليزية والإسبانية، مع توسع تدريجي يشمل لغات أخرى كالإيطالية، الألمانية، والبرتغالية. كما تعمل جوجل على تطوير نسخة مخصصة للشركات والمؤسسات، ومن المقرر بدء اختبارها هذا العام مع عملاء Google Workspace.

البوابة العربية للأخبار التقنية

منذ 13 ساعات

• البوابة العربية للأخبار التقنية

جوجل تكشف عن نموذج توليد الفيديو الجديد Veo 3

أعلنت جوجل خلال مؤتمر المطورين السنوي Google I/O 2025 إطلاق الجيل الثالث من نموذجها المتقدم لتوليد الفيديو عبر الذكاء الاصطناعي، Veo 3، وهو يتميز بقدرته على إنتاج مؤثرات صوتية وأصوات خلفية وحوارات متزامنة مع المقاطع التي يُنشئها لأول مرة. وأكّدت جوجل أن Veo 3 يُعد تطورًا كبيرًا مقارنة بالإصدار السابق Veo 2، ليس فقط من ناحية جودة الصورة، بل أيضًا من خلال إدماجه الكامل للصوت في المشاهد المُولدة. ويتوفر النموذج الجديد بدءًا من اليوم داخل تطبيق Gemini المُخصص للمشتركين في باقة 'AI Ultra' بسعر قدره 250 دولارًا شهريًا، إذ يمكن تشغيله عبر التعليمات النصية أو الصور. وصرّح ديميس هاسابيس، الرئيس التنفيذي لشركة ديب مايند، الذراع البحثية في الذكاء الاصطناعي لجوجل، قائلًا: 'إننا نغادر اليوم عصر الفيديو الصامت لأول مرة. يمكنك الآن إعطاء Veo 3 وصفًا للشخصيات والمشهد، واقتراح حوار معين مع تحديد نبرة الصوت المطلوبة'. وتُعد ميزة إخراج الصوت عنصرًا فارقًا قد يمنح Veo 3 أفضلية ملموسة، خاصةً في ظل الزخم الذي يشهده مجال توليد مقاطع الفيديو بالذكاء الاصطناعي، مع دخول العديد من الشركات هذا المجال، وتشابه النتائج. وما يميّز Veo 3، وفقًا لجوجل، هو قدرته على تحليل البكسلات في مقاطع الفيديو وربطها بالصوت المولّد تلقائيًا بطريقة متزامنة، وهو ما يجعل النتائج أكثر واقعية وتماسكًا. وتستند هذه الإمكانيات إلى أعمال ديب مايند السابقة في مجال توليد المؤثرات الصوتية. ولم تُفصح جوجل عن مصادر البيانات المستخدمة لتدريب Veo 3، لكن يُرجّح أن يكون يوتيوب أحد المصادر المحتملة، خاصة أن DeepMind كانت قد أشارت سابقًا إلى إمكانية استخدام مواد من يوتيوب في تدريب نماذجها. وفي سياق مواجهة التزييف العميق (Deepfake)، تستخدم جوجل تقنية التوسيم الرقمي الخاصة بها SynthID، وهي تدمج علامات غير مرئية ضمن كل إطار من إطارات الفيديو المولدة، للمساعدة في تعرّف المحتوى المصنوع بالذكاء الاصطناعي. وبالتوازي مع الكشف عن Veo 3، أطلقت جوجل تحديثات جديدة لنموذج Veo 2، تتيح للمستخدمين إدخال صور للشخصيات والمشاهد والعناصر المختلفة لضمان اتساق المخرجات، كما أصبح بمقدور Veo 2 فهم حركات الكاميرا، مثل الدوران والتقريب والإبعاد، إلى جانب إمكانية توسيع إطار الفيديو أو تعديل محتوياته من خلال إضافة عناصر أو حذفها. وأكدت جوجل أن هذه المزايا الجديدة في Veo 2 ستُتاح عبر منصة Vertex AI خلال الأسابيع المقبلة.