عالِم من MIT يعلّم AI فهم الكيمياء لتطوير أدوية جديدة
يطوّر الباحث في MIT كونور كولي نماذج AI لا تعتمد فقط على الأنماط الإحصائية، بل على المبادئ الأساسية للكيمياء. ويمكن لهذه الأنظمة اكتشاف مركّبات واعدة بشكل مستقل
كونور كوليا من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا يعمل في التقاطع بين الكيمياء والتعلم الآلي. يساعد نهجه الجديد أنظمة الذكاء الاصطناعي ليس فقط على إيجاد الأنماط في البيانات، بل على فهم المبادئ الأساسية للكيمياء — واستخدام هذه المعرفة لتطوير أدوية جديدة.
لماذا التعلم الآلي التقليدي غير كافٍ
يتم تدريب نماذج التعلم الآلي التقليدية على كميات هائلة من البيانات والبحث عن الأنماط. لكن في الكيمياء، هذا غير كافٍ: الجزيء الذي يبدو متشابهاً إحصائياً قد يكون له خصائص مختلفة تماماً. من الضروري أن يفهم الذكاء الاصطناعي القواعد الكيميائية الحقيقية — كيف تتفاعل الذرات، لماذا تتوزع الإلكترونات بطريقة معينة. ولهذا السبب دمج كوليا المبادئ الكيميائية في نماذجه. لا يخمن الذكاء الاصطناعي الآن؛ بل يستدل — مثل الكيميائي ذي الخبرة.
كيفية عمله
يستخدم نهج كوليا ما يسمى الشبكات العصبية المستنيرة بالفيزياء (physics-informed neural networks). تجمع بين قوة التعلم العميق والقيود الصريحة المستمدة من الكيمياء. يمكن للنموذج أن يقترح جزيئاً:
- لم يظهر قط في بيانات التدريب
- لكنه يتوافق مع قوانين الكيمياء — لا ينتهك التكافؤ، التوازن الإلكتروني
- وربما يمتلك الخصائص المطلوبة للدواء
إنه مثل إعطاء الذكاء الاصطناعي ليس مجرد مجموعة من الأمثلة، بل كتاب الكيمياء وطلب حل مسألة إبداعية.
التطبيقات والإمكانات
"نريد أن لا يتنبأ الذكاء الاصطناعي فحسب بالجزيئات التي ستعمل، بل أن
يشرح السبب"، كما يقول كوليا.
يظهر هذا النهج نتائج بالفعل. يجد الذكاء الاصطناعي مرشحين للأدوية قد يتجاهلهم الكيميائيون البشريون — لأنهم غريبون أو غير نمطيين، لكنهم مع ذلك يعملون بشكل فعّال. يسرّع هذا المراحل الأولى من التطوير: بدلاً من تركيب مئات المركبات، يمكن للباحثين أولاً تصفية أفضل 10–20 مرشح. بالنسبة للصيدلانيات، هذا حاسم: تطوير دواء واحد يكلف مليارات الدولارات ويستغرق سنوات.
ماذا يعني هذا
هذا مؤشر على كيفية تغير التعلم الآلي. كان الجيل الأول من الذكاء الاصطناعي إحصائياً بحتاً — يخمن الأنماط. يدمج الجيل الثاني المعرفة الخبيرة والقوانين الفيزيائية. يتحول الذكاء الاصطناعي من كونه مجرد أداة بحث إلى باحث يستدل وفقاً للقواعد. بالنسبة للكيمياء والأحياء، قد يعني هذا تسريع ليس فقط تطوير الأدوية، بل أيضاً اكتشاف مواد وعوامل حفازة جديدة.