الذكاء الاصطناعي يساعد على توقع الخصائص الكيميائية
من الأهداف الأساسية المشتركة لمعظم باحثي الكيمياء الحاجة إلى التنبؤ بخصائص الجزيء، مثل درجة غليانه أو انصهاره. بمجرد أن يتمكن الباحثون من تحديد هذا التنبؤ بدقة، يصبحون قادرين على المضي قدمًا في عملهم، محققين اكتشافات تُفضي إلى أدوية ومواد وغيرها. مع ذلك، ارتبطت الطرق التقليدية للكشف عن هذه التنبؤات، تاريخيًا، بتكلفة باهظة، استنزاف الوقت والجهد المبذول في المعدات، بالإضافة إلى التمويل.
تمكن فرع من الذكاء الاصطناعي، يُعرف باسم التعلم الآلي machine learning (ML)، من تخفيف عبء التنبؤ بخصائص الجزيئات إلى حد ما، لكن الأدوات المتقدمة التي تُسرّع العملية بشكل أكثر فعالية، من خلال التعلم من البيانات الموجودة لإجراء تنبؤات سريعة للجزيئات الجديدة، تتطلب من المستخدم امتلاك مستوى عالٍ من الخبرة البرمجية. هذا يُشكّل عائقًا أمام العديد من الكيميائيين، الذين قد لا يمتلكون الكفاءة الحسابية اللازمة لاجتياز عملية التنبؤ.
للتخفيف من هذا التحدي، ابتكر باحثون في مجموعة "ماكغواير" للأبحاث في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) تطبيق ChemXploreML، وهو تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام يُساعد الكيميائيين على إجراء هذه التنبؤات المهمة دون الحاجة إلى مهارات برمجة متقدمة. هذا التطبيق متاح مجانًا وسهل التنزيل ويعمل على المنصات الرئيسية، كما أنه مصمم للعمل دون اتصال بالإنترنت، مما يُحافظ على خصوصية بيانات البحث.
وقد تم توضيح هذه التقنية الجديدة والمثيرة في مقال نُشر مؤخرًا في مجلة المعلومات والنمذجة الكيميائية Journal of Chemical Information and Modeling.
اقرأ أيضا... أداة ذكاء اصطناعي مجانية تعد تقارير طبية مثل الأنظمة التجارية
إحدى العقبات المحددة في مجال التعلم الآلي الكيميائي هي ترجمة البنى الجزيئية إلى لغة رقمية تفهمها أجهزة الكمبيوتر. يُؤتمت برنامج ChemXploreML هذه العملية المعقدة باستخدام "مُضمِّنات جزيئية" مدمجة قوية تُحوّل البنى الكيميائية إلى متجهات رقمية غنية بالمعلومات. بعد ذلك، يُطبّق البرنامج خوارزميات متطورة لتحديد الأنماط والتنبؤ بدقة بالخصائص الجزيئية، مثل درجات الغليان والانصهار، كل ذلك من خلال واجهة رسومية تفاعلية سهلة الاستخدام.
يقول أرافيند نيفاس ماريموثو، باحث في مجموعة ماكغواير والمؤلف الرئيسي للمقالة "يهدف ChemXploreML إلى تعميم استخدام التعلم الآلي في العلوم الكيميائية"، مضيفا "من خلال إنشاء تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام وقوي وقابل للعمل دون اتصال بالإنترنت، نضع أحدث النمذجة التنبؤية بين يدي الكيميائيين مباشرةً، بغض النظر عن خبراتهم البرمجية. هذا العمل لا يُسرّع البحث عن أدوية ومواد جديدة من خلال تسريع عملية الفحص وتخفيض تكلفتها فحسب، بل يفتح تصميمه المرن آفاقًا جديدة للابتكارات المستقبلية".
صُمم تطبيق ChemXploreML ليتطور مع مرور الوقت. لذا، مع تطور التقنيات والخوارزميات المستقبلية، يُمكن دمجها بسلاسة في التطبيق، مما يضمن للباحثين الوصول الدائم إلى أحدث الأساليب وتطبيقها. تم اختبار التطبيق على خمس خصائص جزيئية رئيسية للمركبات العضوية: نقطة الانصهار، ونقطة الغليان، وضغط البخار، ودرجة الحرارة الحرجة، والضغط الحرج، وحقق درجات دقة عالية وصلت إلى 93% لدرجة الحرارة الحرجة. كما أظهر الباحثون أن طريقة جديدة وأكثر إحكامًا لتمثيل الجزيئات كانت دقيقة تقريبًا مثل الطرق القياسية ولكنها كانت أسرع بما يصل إلى 10 مرات.
يقول ماريموثو: "نتصور مستقبلًا يُمكن فيه لأي باحث تخصيص وتطبيق التعلم الآلي بسهولة لحل تحديات فريدة، من تطوير مواد مستدامة إلى استكشاف الكيمياء المعقدة للفضاء بين النجوم".
مصطفى أوفى (أبوظبي)
هاشتاغز
جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا
اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:
التعليقات
لا يوجد تعليقات بعد...
أخبار ذات صلة
العين الإخبارية
منذ 12 ساعات
- العين الإخبارية
ليب‑بو تان يكتب فصلا جديدا في تاريخ «إنتل»
بعد أشهر قليلة من توليه المنصب، يقود ليب-بو تان تحولا حاسما داخل عملاق الإلكترونيات "إنتل". وفي خطوة تُجسد تحولا استراتيجيا بقيادة تان، أعلنت شركة إنتل عن عزمها فصل وحدة الشبكات والاتصالات التابعة لها وتحويلها إلى كيان مستقل، في إطار خطة إعادة هيكلة شاملة تهدف إلى إعادة إحياء الشركة التي فقدت بريقها خلال السنوات الأخيرة. وأكدت الشركة، يوم الجمعة، أنها بدأت بالفعل البحث عن مستثمرين لهذا الكيان الجديد، الذي ينتج رقائق تُستخدم في معدات الاتصالات. ويأتي هذا القرار الحاسم في سياق خطة طموحة يقودها تان، تهدف إلى تحويل نموذج أعمال إنتل إلى هيكل أكثر رشاقة وتركيزا على مجالات النمو المستقبلية. ليب-بو تان وتان من مواليد 1959 في ماليزيا، ونشأ في سنغافورة حيث حصل على بكالوريوس في الفيزياء من جامعة نانيانغ التكنولوجية. ثم نال درجة الماجستير في الهندسة النووية من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT)، وأكمل دراسته بحصوله على شهادة MBA من جامعة سان فرانسيسكو بالولايات المتحدة وشغل منصب الرئيس التنفيذي لشركة Cadence Design Systems من عام 2009 إلى 2021، حيث قاد إعادة تصميم ثقافة الشركة وتركيزها على الابتكار المرتكز على العملاء، وحقق نموًا هائلًا في الإيرادات والأرباح والقيمة السوقية. ثم أسس شركة رأس المال المُخاطر Walden International. كما شغل عضوية مجالس إدارة عدة شركات كبرى مثل Hewlett Packard Enterprise وSchneider Electric وSoftBank. أدارة جريئة وتم تعيين تان في مارس/آذار 2025 خلفا للإدارة المؤقتة، ليكون الرئيس التنفيذي التاسع للشركة، ويعيد نفسه إلى مجلس إدارتها بعد أن غادره في أغسطس/آب 2024. ومنذ توليه منصب الرئيس التنفيذي، تبنى تان نهجا واضحا يقوم على التخلي عن الأنشطة غير الأساسية، وخفض التكاليف، وتقليص الاستثمارات الباهظة، وإعادة تنظيم القوى العاملة. ويُعد فصل وحدة الشبكات خطوة محورية في هذه الاستراتيجية، إذ تسعى إنتل إلى تحسين كفاءتها التشغيلية مع الاحتفاظ بإمكانية الاستفادة المستقبلية من وحدات النمو المحتملة عبر حصص استثمارية. وأطلق تان خطة إعادة هيكلة موسعة تهدف إلى تبسيط هيكل الأعمال والتخلص من الأنشطة غير الأساسية كفصل وحدة الشبكات Edge & Network Group، وتعكس خطوة فصل وحدة الشبكات رؤية تان لبناء شركة أكثر تركيزًا ومرونة، مستعدة للتحرك بسرعة في بيئة تكنولوجية تتطور بلا توقف. وبينما لم تُقنع هذه التغييرات بعد المستثمرين، إلا أن الاستراتيجية تمثل محاولة حاسمة لتغيير مسار إنتل بعد سنوات من التراجع. كما يعمل تان على خفض التكاليف وتقليل عدد الموظفين إلى نحو 75,000 بحلول نهاية 2025. وكذلك تركيز الاستثمارات على الذكاء الاصطناعي، ومراكز البيانات، وتقنيات التصنيع المتقدمة. وأدرك تان أن إنتل لم تعد من بين أفضل 10 شركات أشباه الموصلات عالميًا، وأنها متأخرة في سوق رقائق الذكاء الاصطناعي، معتبرا أن الوقت لإعادة بناء الثقة والتنفيذ سريعا قد حان. وفي وقت سابق، وصف تان التعديلات التي يقودها بأنها قرارات "صعبة ولكنها ضرورية" لإعادة الشركة إلى مسار النمو والتنافسية، مؤكدًا أن كل استثمار يجب أن يكون له مبرر اقتصادي واضح. تحديات ورغم هذه الخطوات الجريئة، لا تزال التحديات تحيط بمسيرة تان. فقد تراجعت أسهم الشركة بنسبة 9% بعد تحذير صريح من إمكانية خروج إنتل من مجال تصنيع الرقائق تماما، في حال عدم التوصل إلى اتفاق مع عميل خارجي رئيسي لخدمات التصنيع الخاصة بها. وجاء هذا التحذير تزامنا مع إعلان نتائج مالية مخيبة للآمال، شملت خسارة غير متوقعة في الربع الثاني، وتوقعات بخسائر أعمق في الربع الثالث. ويُدير تان دفة إنتل في وقت تواجه فيه الشركة منافسة شرسة من شركات مثل AMD وNvidia، بالإضافة إلى شركات ناشئة متخصصة في رقائق الذكاء الاصطناعي. وقد أدى تأخر إنتل في تبني تقنيات تصنيع متقدمة إلى فقدانها مكانتها الريادية، ما يضع على عاتق تان مسؤولية ثقيلة لإعادة بناء الثقة داخليا وخارجيا. aXA6IDgyLjIzLjIxOS4xMDcg جزيرة ام اند امز PL
الاتحاد
منذ 2 أيام
- الاتحاد
الذكاء الاصطناعي يساعد على توقع الخصائص الكيميائية
طور باحثون تطبيقا أطلقوا عليه اسم "ChemXploreML" يتنبأ بالخصائص الكيميائية ويسرعها، دون الحاجة إلى مهارات برمجة متعمقة. من الأهداف الأساسية المشتركة لمعظم باحثي الكيمياء الحاجة إلى التنبؤ بخصائص الجزيء، مثل درجة غليانه أو انصهاره. بمجرد أن يتمكن الباحثون من تحديد هذا التنبؤ بدقة، يصبحون قادرين على المضي قدمًا في عملهم، محققين اكتشافات تُفضي إلى أدوية ومواد وغيرها. مع ذلك، ارتبطت الطرق التقليدية للكشف عن هذه التنبؤات، تاريخيًا، بتكلفة باهظة، استنزاف الوقت والجهد المبذول في المعدات، بالإضافة إلى التمويل. تمكن فرع من الذكاء الاصطناعي، يُعرف باسم التعلم الآلي machine learning (ML)، من تخفيف عبء التنبؤ بخصائص الجزيئات إلى حد ما، لكن الأدوات المتقدمة التي تُسرّع العملية بشكل أكثر فعالية، من خلال التعلم من البيانات الموجودة لإجراء تنبؤات سريعة للجزيئات الجديدة، تتطلب من المستخدم امتلاك مستوى عالٍ من الخبرة البرمجية. هذا يُشكّل عائقًا أمام العديد من الكيميائيين، الذين قد لا يمتلكون الكفاءة الحسابية اللازمة لاجتياز عملية التنبؤ. للتخفيف من هذا التحدي، ابتكر باحثون في مجموعة "ماكغواير" للأبحاث في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) تطبيق ChemXploreML، وهو تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام يُساعد الكيميائيين على إجراء هذه التنبؤات المهمة دون الحاجة إلى مهارات برمجة متقدمة. هذا التطبيق متاح مجانًا وسهل التنزيل ويعمل على المنصات الرئيسية، كما أنه مصمم للعمل دون اتصال بالإنترنت، مما يُحافظ على خصوصية بيانات البحث. وقد تم توضيح هذه التقنية الجديدة والمثيرة في مقال نُشر مؤخرًا في مجلة المعلومات والنمذجة الكيميائية Journal of Chemical Information and Modeling. اقرأ أيضا... أداة ذكاء اصطناعي مجانية تعد تقارير طبية مثل الأنظمة التجارية إحدى العقبات المحددة في مجال التعلم الآلي الكيميائي هي ترجمة البنى الجزيئية إلى لغة رقمية تفهمها أجهزة الكمبيوتر. يُؤتمت برنامج ChemXploreML هذه العملية المعقدة باستخدام "مُضمِّنات جزيئية" مدمجة قوية تُحوّل البنى الكيميائية إلى متجهات رقمية غنية بالمعلومات. بعد ذلك، يُطبّق البرنامج خوارزميات متطورة لتحديد الأنماط والتنبؤ بدقة بالخصائص الجزيئية، مثل درجات الغليان والانصهار، كل ذلك من خلال واجهة رسومية تفاعلية سهلة الاستخدام. يقول أرافيند نيفاس ماريموثو، باحث في مجموعة ماكغواير والمؤلف الرئيسي للمقالة "يهدف ChemXploreML إلى تعميم استخدام التعلم الآلي في العلوم الكيميائية"، مضيفا "من خلال إنشاء تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام وقوي وقابل للعمل دون اتصال بالإنترنت، نضع أحدث النمذجة التنبؤية بين يدي الكيميائيين مباشرةً، بغض النظر عن خبراتهم البرمجية. هذا العمل لا يُسرّع البحث عن أدوية ومواد جديدة من خلال تسريع عملية الفحص وتخفيض تكلفتها فحسب، بل يفتح تصميمه المرن آفاقًا جديدة للابتكارات المستقبلية". صُمم تطبيق ChemXploreML ليتطور مع مرور الوقت. لذا، مع تطور التقنيات والخوارزميات المستقبلية، يُمكن دمجها بسلاسة في التطبيق، مما يضمن للباحثين الوصول الدائم إلى أحدث الأساليب وتطبيقها. تم اختبار التطبيق على خمس خصائص جزيئية رئيسية للمركبات العضوية: نقطة الانصهار، ونقطة الغليان، وضغط البخار، ودرجة الحرارة الحرجة، والضغط الحرج، وحقق درجات دقة عالية وصلت إلى 93% لدرجة الحرارة الحرجة. كما أظهر الباحثون أن طريقة جديدة وأكثر إحكامًا لتمثيل الجزيئات كانت دقيقة تقريبًا مثل الطرق القياسية ولكنها كانت أسرع بما يصل إلى 10 مرات. يقول ماريموثو: "نتصور مستقبلًا يُمكن فيه لأي باحث تخصيص وتطبيق التعلم الآلي بسهولة لحل تحديات فريدة، من تطوير مواد مستدامة إلى استكشاف الكيمياء المعقدة للفضاء بين النجوم". مصطفى أوفى (أبوظبي)
الاتحاد
منذ 5 أيام
- الاتحاد
تحديات أسرية في مواكبة عصر الذكاء الاصطناعي
يتردد كثير من الآباء والأمهات اليوم بين هاجسين متضادين، أولهما الخوف من أن يتخلّف أطفالهم عن مواكبة عصر الذكاء الاصطناعي، والقلق من الإفراط في تعريضهم لتكنولوجيا لم تتضح بعد آثارها الكاملة على المدى الطويل. يقول آدم تال، مدير تسويق وأب لطفلين يبلغان من العمر 7 و9 سنوات: «من الصعب جدًا التنبؤ بما سيحدث بعد خمس سنوات، فكيف يمكننا التخطيط لعالم ما بعد الذكاء الاصطناعي التوليدي؟». ويعرب تال عن «قلق كبير» بشأن المستقبل، مشيرًا إلى مخاطر مثل المحتوى المزيف، وانعدام القدرة على التمييز بين الواقع والتقنية، إضافة إلى «آلاف التهديدات المحتملة» التي يصعب حتى تحديدها. من جانبه، يرى مايك بروكس، عالم نفس في أوستن بولاية تكساس ومتخصص في العلاقة بين التكنولوجيا والتربية، أن كثيرًا من الأهالي يعانون مما يُعرف بـ«تأثير النعامة» أي تجنّب فهم الذكاء الاصطناعي، قائلًا: «إنهم أصلًا مثقلون بمشكلات الأبوة الحديثة، وتيك توك، وألعاب الفيديو، وصولًا إلى محاولات إخراج الأطفال من غرفهم». أما مارك واتكينز، أستاذ الذكاء الاصطناعي والتعليم في جامعة ميسيسيبي، فيشير إلى أن «عزل الأطفال عن الذكاء الاصطناعي بعد سن معينة لم يعد خيارًا ممكنًا»، في ظل التوسع المتسارع في أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي. وفي الوقت الذي لا تزال فيه الأبحاث حول الآثار المعرفية والسلوكية لاستخدام الذكاء الاصطناعي محدودة، تتباين مواقف الأهالي. تقول ميليسا فرانكلين، وهي أم لطفل يبلغ 7 سنوات وطالبة في كلية الحقوق في كنتاكي: «في محيطي من الأصدقاء والعائلة، أنا الوحيدة التي تستكشف الذكاء الاصطناعي مع طفلي»، مضيفة: «لا أفهم التقنية من الداخل، لكني أعلم أن لا مهرب منها. أفضل أن يبدأ مبكرًا بدلاً من أن يصطدم بها فجأة». في المقابل، يفضّل بعض الأهالي التأني. يشير أحد الآباء، وهو أب لثلاثة أطفال فضّل عدم ذكر اسمه، إلى دراسة لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا «MIT» نُشرت في يونيو، وأظهرت أن المستخدمين الذين لا يعتمدون على الذكاء الاصطناعي التوليدي أظهروا نشاطًا أكبر في الدماغ والذاكرة. ويقول: «أخشى أن يتحول الذكاء الاصطناعي إلى طريق مختصر للفهم السطحي. أريده أداة لتعميق المعرفة، لا استبدالها». وتعتمد ميليسا فرانكلين سياسة مقيدة في استخدام الذكاء الاصطناعي مع ابنها، حيث تتيح له استخدامه تحت إشرافها فقط «عندما لا نجد المعلومة في كتاب أو عبر غوغل أو يوتيوب»، مؤكدة على ضرورة تشجيع الأطفال على التفكير المستقل، سواء بوجود الذكاء الاصطناعي أو بدونه. ويرى خبير معلوماتية، فضّل عدم ذكر اسمه، أن تعليم الذكاء الاصطناعي للآباء فكرة مضللة، موضحًا: «الاعتقاد بأن الأطفال سيفهمون الذكاء الاصطناعي من خلال آبائهم يشبه الظن بأنهم يفهمون تيك توك لأن والديهم يفعلون وغالبًا العكس هو الصحيح». أما مارك واتكينز، فهو يجمع بين القلق والانفتاح. ويقول: «أشعر بقلق شديد من الأشكال الجديدة للذكاء الاصطناعي التوليدي، لكن من الضروري أن نكون على دراية بالأدوات، ونفتح حوارات عميقة مع أطفالنا لفهم المخاطر والفوائد». من جهته، يرى جينسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لشركة «نفيديا»، أن الذكاء الاصطناعي يشكّل «أقوى عامل لتقليص الفجوات التعليمية شهدناه على الإطلاق»، لما يوفره من فرص تعلم متكافئة. لكن هذا التفاؤل لا يخلو من التحفظات. ويعلّق واتكينز: «أحد مخاوفي أن يتحول الذكاء الاصطناعي إلى وسيلة لتكريس التفاوت، إذ يملك بعض الآباء القدرة على تقديم هذه الأدوات لأطفالهم، في حين لا يستطيع آخرون ذلك». ويضيف خبير معلوماتية آخر: «ابني يتمتع بميزة لأننا نحمل شهادات دكتوراه في علوم الحاسوب، لكن الجزء الأكبر من تلك الميزة لا يعود لمعرفتنا التقنية فقط، بل لموقعنا الاجتماعي». ويختم واتكينز: «هذا جانب يجب أن نوليه اهتمامًا كبيرًا، فالمسألة لا تتعلق فقط بالتكنولوجيا، بل بتكافؤ الفرص في الوصول إليها وفهمها».
