أصبح بالإمكان التوسع في الأبحاث المتعلقة بصناعة مواد جديدة مختلفة الحجم، إذ ابتكر الذكاء الاصطناعي 31 مليون مادة لم تكن موجودة من قبل.

سابقًا كان العلماء يستغرقون الكثير من الوقت والعمل الشاق من الاطلاع على البيانات، وإجراء الحسابات والفحوص المخبرية، قبل تقديم مادة جديدة بخصائص محددة، مثل مصيدة فئران جديدة أو نوع أفضل من البطاريات. أصبح الأمر الآن أسهل بفضل الذكاء الاصطناعي.

طور باحثون في كلية جاكوبز للهندسة بجامعة كاليفورنيا سان دييغو خوارزمية جديدة للذكاء الاصطناعي سُميَت (M3GNet)، يمكنها التنبؤ بالبنية والخصائص الديناميكية لأي مادة سواءً أكانت موجودة أم جديدة. استُخدِمت الخوارزمية الجديدة لإنشاء قاعدة بيانات فعلية تضم قرابة 31 مليون مادة جديدة لم تُصنع بعد، تنبأت بخصائصها فوريًا بواسطة خوارزمية تعلم الآلة.

ملايين الاحتمالات

يمكن للخوارزمية الجديدة التنبؤ بأي مادة، معدنية أو خرسانية أو بيولوجية أو غير ذلك. يحتاج برنامج الكمبيوتر إلى معرفة بنية المادة التي تعتمد على ترتيب ذراتها.

يُشبه التنبؤ بالمواد الجديدة التنبؤ ببنية البروتين الذي يجيده نظام (AlphaFold AI) الذي طورته شركة «ديب مايند» التابعة لجوجل. فقد أعلنت الشركة أنها فكت تشفير بنية جميع البروتينات في سجلات العلماء، أي ما يناهز 200 مليون بروتين. تقوم البروتينات بمعظم العمل في الخلايا بوصفها اللبنات الأساسية للحياة، من نقل الإشارات التي تنظم عمل الأعضاء إلى حماية الجسم من البكتيريا والفيروسات، على هذا فإن القدرة على التنبؤ الدقيق بالبنية ثلاثية الأبعاد للبروتينات وتسلسل الأحماض الأمينية تعود بفائدة كبيرة، تُعد ثورةً في مجال العلوم والطب.

سابقًا، تمكن علماء الأحياء من فك شفرة عدد قليل من البروتينات، بسبب التعقيدات المرتبطة بتلك العملية. أما الآن فبوسع علماء المواد ابتكار مواد جديدة كبيرة الحجم بطريقة أسرع وأرخص مما سبق، واستخدام هذه المواد في تطبيقات مثل البطاريات والأدوية وأشباه الموصلات.

قال أستاذ الهندسة النانوية بجامعة كاليفورنيا في سان دييغو شيوي بينج أونج: «نحتاج إلى معرفة بنية المادة للتنبؤ بخصائصها، أي نحتاج إلى نظام يشبه «ألفا فولد» لكن للمواد».

انتهج أونج وفريقه نفس الطريقة المختبرة في نظام «ألفا فولد»، لإنشاء ذكاء اصطناعي يمكنه إنشاء تركيبات باستخدام جميع عناصر الجدول الدوري. دُرب النموذج بقاعدة بيانات ضخمة من آلاف المواد، مع معلومات عن الطاقات والقوى والضغوط لكل منها.

بحثت الخوارزمية الجديدة عن تركيبات محتملة متعددة بين الذرات للتنبؤ بـ 31 مليون مادة، من بينها أكثر من مليون مادة مستقرة، أيضًا يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لإجراء عمليات محاكاة ديناميكية معقدة للتحقق من صحة هذه البيانات.

قال أونج: «مثلًا، غالبًا ما نهتم بسرعة انتشار أيونات الليثيوم في قطب بطارية أيون الليثيوم أو في الإلكتروليت، وكلما كان الانتشار أسرع زادت سرعة شحن البطارية وتفريغها. وجدنا أنه يمكن استخدام الخوارزمية الجديدة للتنبؤ بموصلية الليثيوم لمادة ما بدقة، وهي تُعد أداة تحول جذري تمكننا من تطوير قدراتنا على استكشاف التراكيب الكيميائية وبنى المواد الجديدة».

اقرأ أيضًا:

هل بالإمكان السيطرة على الذكاء الاصطناعي الفائق؟

ذكاء اصطناعي يكتشف قوانين فيزياء بديلة عن القوانين التي بحوزتنا

ترجمة: عمرو أحمد حمدان

تدقيق: أكرم محيي الدين

المصدر