ثورة علمية.. الذكاء الاصطناعي يكشف مركبات تغيّر مستقبل التكنولوجيا!

في إنجاز علمي غير مسبوق، نجح باحثون في اكتشاف مليوني مركب غير عضوي جديد باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، مما قد يُحدث تحولًا جذريًا في مجالات الإلكترونيات والطاقة والصناعات المتقدمة. وقادت شركة DeepMind التابعة لغوغل هذا الاختراق العلمي عبر تطوير نظام GNoME، وهو أداة تعتمد على التعلم العميق للتنبؤ باستقرار البلورات غير العضوية بدقة فائقة.
باستخدام تحليل قواعد بيانات ضخمة للمواد المعروفة، يستطيع GNoME توقع استقرار الجزيئات الافتراضية، مما يلغي الحاجة إلى التجارب الطويلة في المختبر ويفتح المجال أمام اكتشاف مواد جديدة مذهلة، بحسب تقرير لموقع "The Pulse" واطلعت عليه "العربية Business".
ووفقًا للبيانات، تم تحديد 380,000 مركب مستقر ضمن 2.2 مليون مركب تم اكتشافه، في عملية كانت ستتطلب 800 عام من البحث التقليدي، إلا أن الذكاء الاصطناعي أنجزها في أقل من شهر. كما تم التحقق تجريبيًا من أكثر من 700 مركب حتى الآن، ما يؤكد مصداقية هذه التقنية.
ثورة في اكتشاف المواد وتطبيقاتها
يتيح هذا الاكتشاف إنتاج مواد جديدة ذات خصائص فريدة تناسب تطبيقات متعددة، من الأجهزة الإلكترونية المتطورة إلى البطاريات ذات العمر الطويل والخلايا الشمسية عالية الكفاءة. كما يعزز من التحول نحو التكنولوجيا الخضراء عبر تطوير مواد أكثر استدامة وصديقة للبيئة.
الذكاء الاصطناعي يقود مستقبل الابتكار
يمثل دمج الذكاء الاصطناعي في علم المواد نقلة نوعية، حيث يتيح تسريع عمليات البحث والاكتشاف، ويوفر قاعدة بيانات ضخمة يمكن للعلماء حول العالم الاستفادة منها. ويشير هذا الإنجاز إلى مستقبل حيث تصبح التطورات التكنولوجية غير محدودة إلا بالخيال البشري، مع إمكانية إحداث ثورة في صناعات مثل الحوسبة الكمومية والطاقة المتجددة.
تؤكد هذه القفزة العلمية أن الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد أداة مساعدة، بل أصبح محركًا رئيسيًا للابتكار العلمي والتكنولوجي، مما يمهد الطريق لمزيد من الاكتشافات التي قد تغير وجه العالم.
لا تقتصر فوائد هذا النهج على زيادة الإنتاجية فحسب، بل إنه يُتيح الفرصة للعلماء حول العالم للوصول إلى هذه البيانات والبناء عليها. كما أن مشاركة قواعد بيانات المواد المتوقعة يمكن أن تكون حجر الأساس لأبحاث متعددة التخصصات، مما يؤدي إلى تقدم في مجالات مثل الفيزياء والكيمياء والهندسة.
يُعد التطبيق الناجح للتعلم العميق في هذا المجال معيارًا جديدًا يمكن أن يُعتمد عليه في مجالات علمية أخرى، مما يثبت أن الذكاء الاصطناعي قادر على حل المشكلات المعقدة وكشف الأنماط المخفية وتسريع الاكتشافات التي كانت في السابق أقرب إلى الخيال العلمي.
ويُشار إلى أن هذه التطورات لا تقتصر آثارها على العلوم فحسب، بل إنها تطلق عصرًا جديدًا في علم المواد، قد يُحدث ثورة في صناعات متعددة، من الأجهزة الطبية المتقدمة إلى أنظمة تخزين الطاقة الأكثر كفاءة.
نفلا عن العربية نت

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

تونس الرقمية

٠٥-٠٥-٢٠٢٥

• تونس الرقمية

الذكاء الاصطناعي: من أين جاء؟ لمحة تاريخية عن الذكاء الاصطناعي من 1956 إلى اليوم

منذ اختراع أول حاسوب، راود الإنسان حلم ابتكار ذكاء اصطناعي (IA). وإذا كانت البدايات النظرية قد ظهرت منذ خمسينيات القرن الماضي، فإن الطريق الذي تم قطعه منذ ذلك الحين مذهل. في هذا المقال، نستعرض تاريخ الذكاء الاصطناعي، من خطواته الأولى إلى أحدث إنجازاته. من الأسس الفلسفية إلى أولى التجارب يمكن تتبع جذور التفكير في الذكاء الاصطناعي في كتابات رينيه ديكارت ( خطاب في المنهج ، 1637) وتوماس هوبز ( الطبيعة البشرية ، 1640). لكن تركيزنا هنا سينصبّ على التطور العملي لهذا المجال المثير. تاريخ الذكاء الاصطناعي عبر أربع مراحل رئيسية المرحلة الأولى: 1956 – 1969 ظهر مصطلح 'الذكاء الاصطناعي' لأول مرة خلال مؤتمر دارتموث عام 1956، الذي نظّمه جون مكارثي ومارفن مينسكي. وفي تلك الفترة أيضًا، أنشأ مكارثي لغة البرمجة LISP (1958) المخصصة للمعالجة الرمزية. من أبرز الإنجازات المبكرة: برنامج The Logic Theorist لإثبات النظريات؛ ELIZA ، محاكٍ للعلاج النفسي من تطوير جوزيف وايزنباوم؛ General Problem Solver لحل مجموعة واسعة من المشكلات، من ابتكار نيويل وسيمون؛ بدايات العمل على الشبكات العصبية الاصطناعية، بقيادة فيليب كوني. المرحلة الثانية: 1970 – 1980 شهدت السبعينيات هيكلة البحث العلمي حول الأنظمة الخبيرة والواجهات الرسومية: كتاب Perceptrons (1970) لمينسكي وبابيرت أعاد إحياء الاهتمام بالشبكات العصبية؛ لغة Smalltalk الموجهة للكائنات ساهمت في بروز بيئات تفاعلية جديدة؛ براءات الاختراع في تحسين الخوارزميات سمحت بأتمتة معالجة البيانات؛ في عام 1980، وفّرت أدوات Expert System Shells إمكانية نمذجة المعرفة المهنية. المرحلة الثالثة: 1980 – 1990 تميز هذا العقد بظهور عنصرين أساسيين: مشروع GNU (1981) لريتشارد ستالمان، الذي مهد الطريق لنمو البرمجيات الحرة ونظام لينكس؛ حاسوب Connection Machine (1985)، أحد أوائل الحواسيب الفائقة ذات البنية المتوازية؛ في عام 1987، طوّر يان لوكون خوارزمية الانتشار العكسي للخطأ، التي تُعدّ حجر الأساس لتعلّم العمق (deep learning) الحديث. المرحلة الرابعة: 1990 – حتى اليوم مع صعود الإنترنت، والبيانات الضخمة، وقدرات الحوسبة المتزايدة، دخل الذكاء الاصطناعي مرحلة جديدة تمامًا. محطات حديثة بارزة: 1997 : Deep Blue يهزم كاسباروف — أول حاسوب من IBM يهزم بطل العالم في الشطرنج في مباراة رسمية. 2011 : Watson يفوز في برنامج Jeopardy! — ذكاء IBM الاصطناعي ينتصر في مسابقة تعتمد على فهم اللغة الطبيعية. 2012 : انطلاقة تعلم العمق — شبكة AlexNet تُحدث ثورة في التعرف على الصور باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية. 2014–2017 : تقدم في الترجمة والتعرف الصوتي — أدوات مثل Google Translate و Siri تستند إلى نماذج عصبية عميقة. 2016 : AlphaGo يهزم بطل العالم في لعبة Go — إنجاز من DeepMind قائم على التعلم التعزيزي. 2022 : ChatGPT يُحدث نقلة في التفاعل البشري مع الآلات — مبني على GPT-3.5 ثم GPT-4، ويُستخدم على نطاق واسع. 2023 : الانتشار الواسع للذكاء الاصطناعي التوليدي — أدوات مثل DALL·E وMidjourney وStable Diffusion تتيح إنشاء صور ونصوص وموسيقى عبر الذكاء الاصطناعي. 2024 : اندماج النماذج متعددة الوسائط — مثل GPT-4o و Gemini من Google، تجمع بين النص والصورة والصوت والفيديو في واجهة واحدة. تطبيقات ملموسة اليوم، يُستخدم الذكاء الاصطناعي في: السيارات ذاتية القيادة (Tesla، Waymo)، الطب (التشخيص المساعد، التصوير الطبي، التنبؤات الجينية)، المساعدات الصوتية (Alexa، Siri، Google Assistant)، أدوات الإبداع (روبوتات الدردشة، مولدات المحتوى، المونتاج الآلي)، الأمن السيبراني، التنبؤ المالي، الزراعة الذكية، وغيرها. التطور في التعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية، والقدرات الحاسوبية، لا يزال يدفع بالنمو المتسارع لهذا القطاع. في غضون سبعين عامًا فقط، انتقل الذكاء الاصطناعي من مفاهيم نظرية إلى تقنيات مدمجة في تفاصيل حياتنا اليومية. وبفضل الشبكات العصبية، والمصادر المفتوحة، والحوسبة السحابية، والذكاء التوليدي، بات الذكاء الاصطناعي ينافس الذكاء البشري في العديد من المهام. وما هذه إلا البداية: ثورة الذكاء الاصطناعي تمضي بخطى متسارعة، وتفتح آفاقًا هائلة ومشوقة لعقود مقبلة. لمتابعة كلّ المستجدّات في مختلف المجالات في تونس تابعوا الصفحة الرّسمية لتونس الرّقمية في اليوتيوب

تونس الرقمية

٠٥-٠٥-٢٠٢٥

• تونس الرقمية

ألغاز استعصت لسنوات طويلة وحُلّت بفضل الذكاء الاصطناعي — حين تفكك الآلات المستحيل !

لسنوات طويلة، استعصت مشكلات وُصفت بأنها غير قابلة للحل على العقل البشري. لكن الذكاء الاصطناعي اليوم يُغيّر المعادلة: فبفضل قدرته الهائلة على المعالجة، والتعلّم الآلي، والتعامل مع كميات ضخمة من البيانات، تمكّن من فكّ ألغاز ظلت لقرون خارج متناول الفهم البشري. في ما يلي، بعض الأمثلة المذهلة التي تؤكد أننا دخلنا فعلاً عصرًا جديدًا من المعرفة. 🧬 AlphaFold وطَيّ البروتينات: ثورة في الطب الحيوي يُعدّ طيّ البروتينات من أعقد التحديات في علم الأحياء. فعلى مدار أكثر من خمسين عامًا، حاول العلماء التنبؤ بالشكل النهائي للبروتين انطلاقًا من تسلسل الأحماض الأمينية، وهو أمر بالغ الأهمية لفهم الأمراض وتطوير الأدوية. في عام 2020، نجح برنامج AlphaFold، المطوَّر من قبل شركة DeepMind التابعة لـ Google، في حل هذه المعضلة بدقة مذهلة. وبحلول عام 2023، كانت هذه التقنية قد رسمت خريطة لأكثر من 200 مليون بنية بروتينية، ما عجّل وتيرة البحوث الطبية في مختلف أنحاء العالم. ♟️ AlphaGo: الذكاء الاصطناعي يهزم أكثر الألعاب تعقيدًا في عام 2016، شهد العالم لحظة تاريخية حين تمكّن برنامج AlphaGo، من تطوير DeepMind، من هزيمة بطل العالم في لعبة 'غو'، لي سيدول. واللافت في هذا الإنجاز أن عدد التراكيب الممكنة في لعبة 'غو' يفوق بشكل كبير مثيله في الشطرنج. وبفضل التعلّم التعزيزي والشبكات العصبية، نجح AlphaGo في ابتكار استراتيجيات غير مسبوقة، بعضها لم يخطر على بال البشر أصلًا. 🧠 حلّ مكعب روبيك… من دون أي تعلّم بشري في عام 2019، تمكّن نظام DeepCubeA، الذي طوّره باحثون من جامعة كاليفورنيا، من حلّ مكعب روبيك انطلاقًا من أي حالة عشوائية، من دون أن يستند إلى طرق البشر أو استراتيجياتهم. لقد تعلّمت الآلة ذاتيًا، من خلال اختبار ملايين التركيبات وتقييمها، إلى أن وصلت إلى الحل الأمثل في كل خطوة. هذا الإنجاز يبرهن على قدرة الذكاء الاصطناعي على إيجاد حلول مثالية في بيئات شديدة التعقيد. 📜 إعادة تشكيل مخطوطات قديمة ولغات منقرضة يستعين الباحثون اليوم بالذكاء الاصطناعي لفك شيفرات نصوص تالفة أو لإعادة بناء لغات اندثرت منذ قرون. ففي هيركولانيوم، تمكّن العلماء من 'قراءة' لفائف البردي المتفحمة باستخدام الأشعة السينية والذكاء الاصطناعي. أما Facebook AI وDeepMind، فقد درّبتا نماذج خاصة على ترجمة لغات منقرضة مثل 'الخط الخطي B' أو اللغة الأكادية، عبر تقاطعات احتمالية ضمن مجموعات نصوص مجزّأة وصغيرة. في حين يحتاج الإنسان لعقود لاكتشاف أنماط لغوية، تستطيع الخوارزميات رصدها في لحظات. 📐 إثبات نظريات رياضية… تلقائيًا في حقل الرياضيات الصورية، أصبح الذكاء الاصطناعي مساهمًا فعليًا في تطوير البرهان العلمي: فمشروع Lean، على سبيل المثال، يُستخدم لتدوين البراهين باستخدام مساعدين أذكياء. أما GPT-4 وغيره من النماذج المتقدمة، فقد جُرّب لإنتاج براهين منطقية واختبار فرضيات في مجالات مثل الجبر والفيزياء النظرية. ورغم أننا لم نبلغ بعد مرحلة الثورة الكاملة، إلا أن الذكاء الاصطناعي يُثبت فعليًا أنه بات شريكًا رياضيًا من الطراز الرفيع. 🌌 الكون تحت مجهر الخوارزميات تلجأ وكالات الفضاء والمراصد العلمية إلى الذكاء الاصطناعي من أجل: اكتشاف مجرّات جديدة في قواعد بيانات فلكية ضخمة، رسم خرائط للمادة السوداء، التنبؤ بمسارات أجسام فضائية لا تراها العين البشرية. بفضل الذكاء الاصطناعي، تدخل استكشافات الكون مرحلة جديدة تتميز بالدقة والسرعة والتشغيل الآلي الواسع. الذكاء الاصطناعي، حليف في كشف الأسرار من البيولوجيا الجزيئية إلى الفلك، مرورًا بألعاب الذكاء والمخطوطات القديمة، يُثبت الذكاء الاصطناعي أنه ليس مجرد أداة لزيادة الإنتاجية، بل محرّك لاكتشافات عميقة وجوهرية. ومع تطور قدراته، قد يعيننا هذا الذكاء في حل ألغاز أعقد، مثل طبيعة الوعي، والمادة المظلمة، بل وحتى أصل الحياة. قد لا يكون القرن الحادي والعشرون عصر الأجوبة البشرية، بل عصر الحقائق التي تكشفها الآلات. لمتابعة كلّ المستجدّات في مختلف المجالات في تونس تابعوا الصفحة الرّسمية لتونس الرّقمية في اليوتيوب

الصحراء

١٨-٠٣-٢٠٢٥

• الصحراء

ثورة علمية.. الذكاء الاصطناعي يكشف مركبات تغيّر مستقبل التكنولوجيا!

في إنجاز علمي غير مسبوق، نجح باحثون في اكتشاف مليوني مركب غير عضوي جديد باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، مما قد يُحدث تحولًا جذريًا في مجالات الإلكترونيات والطاقة والصناعات المتقدمة. وقادت شركة DeepMind التابعة لغوغل هذا الاختراق العلمي عبر تطوير نظام GNoME، وهو أداة تعتمد على التعلم العميق للتنبؤ باستقرار البلورات غير العضوية بدقة فائقة. باستخدام تحليل قواعد بيانات ضخمة للمواد المعروفة، يستطيع GNoME توقع استقرار الجزيئات الافتراضية، مما يلغي الحاجة إلى التجارب الطويلة في المختبر ويفتح المجال أمام اكتشاف مواد جديدة مذهلة، بحسب تقرير لموقع "The Pulse" واطلعت عليه "العربية Business". ووفقًا للبيانات، تم تحديد 380,000 مركب مستقر ضمن 2.2 مليون مركب تم اكتشافه، في عملية كانت ستتطلب 800 عام من البحث التقليدي، إلا أن الذكاء الاصطناعي أنجزها في أقل من شهر. كما تم التحقق تجريبيًا من أكثر من 700 مركب حتى الآن، ما يؤكد مصداقية هذه التقنية. ثورة في اكتشاف المواد وتطبيقاتها يتيح هذا الاكتشاف إنتاج مواد جديدة ذات خصائص فريدة تناسب تطبيقات متعددة، من الأجهزة الإلكترونية المتطورة إلى البطاريات ذات العمر الطويل والخلايا الشمسية عالية الكفاءة. كما يعزز من التحول نحو التكنولوجيا الخضراء عبر تطوير مواد أكثر استدامة وصديقة للبيئة. الذكاء الاصطناعي يقود مستقبل الابتكار يمثل دمج الذكاء الاصطناعي في علم المواد نقلة نوعية، حيث يتيح تسريع عمليات البحث والاكتشاف، ويوفر قاعدة بيانات ضخمة يمكن للعلماء حول العالم الاستفادة منها. ويشير هذا الإنجاز إلى مستقبل حيث تصبح التطورات التكنولوجية غير محدودة إلا بالخيال البشري، مع إمكانية إحداث ثورة في صناعات مثل الحوسبة الكمومية والطاقة المتجددة. تؤكد هذه القفزة العلمية أن الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد أداة مساعدة، بل أصبح محركًا رئيسيًا للابتكار العلمي والتكنولوجي، مما يمهد الطريق لمزيد من الاكتشافات التي قد تغير وجه العالم. لا تقتصر فوائد هذا النهج على زيادة الإنتاجية فحسب، بل إنه يُتيح الفرصة للعلماء حول العالم للوصول إلى هذه البيانات والبناء عليها. كما أن مشاركة قواعد بيانات المواد المتوقعة يمكن أن تكون حجر الأساس لأبحاث متعددة التخصصات، مما يؤدي إلى تقدم في مجالات مثل الفيزياء والكيمياء والهندسة. يُعد التطبيق الناجح للتعلم العميق في هذا المجال معيارًا جديدًا يمكن أن يُعتمد عليه في مجالات علمية أخرى، مما يثبت أن الذكاء الاصطناعي قادر على حل المشكلات المعقدة وكشف الأنماط المخفية وتسريع الاكتشافات التي كانت في السابق أقرب إلى الخيال العلمي. ويُشار إلى أن هذه التطورات لا تقتصر آثارها على العلوم فحسب، بل إنها تطلق عصرًا جديدًا في علم المواد، قد يُحدث ثورة في صناعات متعددة، من الأجهزة الطبية المتقدمة إلى أنظمة تخزين الطاقة الأكثر كفاءة. نفلا عن العربية نت