نجح النظام القائم على الذكاء الاصطناعي في تخطيط وتنفيذ تجارب كيميائية في العالم الحقيقي، ما يُظهر إمكانية مساعدة العلماء البشريين على تحقيق المزيد من الاكتشافات بشكل أسرع، في وقت أقل مما ستستغرقه لقراءة هذا المقال، تمكن نظام يعتمد على الذكاء الاصطناعي من التعرف بشكل مستقل على بعض التفاعلات الكيميائية الحائزة على جائزة نوبل وتصميم إجراء معملي ناجح لتصنيعها، لقد فعل الذكاء الاصطناعي كل ذلك في دقائق معدودة، ونجح في تنفيذه من المحاولة الأولى، وفقاً لموقع scitechdaily.
يقول الكيميائي في جامعة كارنيجي ميلون “غابي جوميز”، الذي قاد فريق البحث الذي قام بتجميع واختبار الذكاء الاصطناعي: “هذه هي المرة الأولى التي يقوم فيها ذكاء غير عضوي بتخطيط وتصميم وتنفيذ هذا التفاعل المعقد الذي اخترعه البشر”، وأطلقوا على ابتكارهم اسم “Coscientist”.
تُعرف التفاعلات الأكثر تعقيدًا التي توصل إليها العلماء في الكيمياء العضوية باسم الاقترانات المتقاطعة المحفزة بالبلاديوم، والتي أكسبت مخترعيها من البشر جائزة نوبل للكيمياء لعام 2010 تقديرًا للدور الضخم الذي لعبته تلك التفاعلات في عملية تطوير الأدوية والصناعات الأخرى التي استخدام جزيئات دقيقة تعتمد على الكربون.
تظهر القدرات المثبتة لـCoscientist، المنشورة في مجلة Nature، قدرة البشر على استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل منتج لزيادة وتيرة الاكتشافات العلمية وعددها، بالإضافة إلى تحسين إمكانية تكرار وموثوقية النتائج التجريبية، يضم فريق البحث المكون من أربعة أشخاص طلاب الدكتوراه دانييل بويكو وروبرت ماكنايت، الذين تلقوا الدعم والتدريب من مركز مؤسسة العلوم الوطنية الأمريكية للتخليق الكيميائي الإنزيمي في جامعة نورث وسترن.
يقول بويكو، الذي صمم البنية العامة لـ Coscientist ومهامها التجريبية: “لقد حاولنا تقسيم جميع المهام الممكنة في العلوم إلى أجزاء صغيرة، ثم نبني الصورة الأكبر قطعة قطعة، في النهاية، جمعنا كل شيء معًا.”
أتاحت وحدات البرنامج لـ Coscientist القيام بالأشياء التي يفعلها جميع الكيميائيين الباحثين: البحث في المعلومات العامة حول المركبات الكيميائية، والعثور على الأدلة الفنية وقراءتها حول كيفية التحكم في معدات المختبرات الآلية، وكتابة كود الكمبيوتر لإجراء التجارب، وتحليل البيانات الناتجة لتحديد ما عملت وماذا لم تفعل.
فحص أحد الاختبارات قدرة Coscientist على التخطيط الدقيق للإجراءات الكيميائية التي، إذا تم تنفيذها، ستؤدي إلى مواد شائعة الاستخدام مثل الأسبرين والأسيتامينوفين والإيبوبروفين، وتم اختبار نماذج اللغات الكبيرة ومقارنتها بشكل فردي، بما في ذلك إصداران من GPT مع وحدة برمجية تسمح لها باستخدام جوجل للبحث في الإنترنت عن المعلومات كما يفعل الكيميائي البشري، تم بعد ذلك فحص الإجراءات الناتجة وتسجيل درجاتها بناءً على ما إذا كانت ستؤدي إلى المادة المطلوبة، ومدى تفصيل الخطوات، وعوامل أخرى، وتم تحقيق بعض أعلى الدرجات من خلال وحدة GPT-4 الممكّنة للبحث، والتي كانت الوحدة الوحيدة التي أنشأت إجراءً بجودة مقبولة لتصنيع الإيبوبروفين
