تسريع الاكتشافات العلمية عبر منصة ذكاء اصطناعي متقدمة
التحدي: تباطؤ الإنتاجية العلمية
يشير العديد من الباحثين إلى تباطؤ ملحوظ في الإنتاجية العلمية خلال الخمسين عامًا الماضية. يتطلب تحقيق الاكتشافات العلمية حاليًا وقتًا أطول، وتمويلًا أكبر، وفِرقًا بحثية ضخمة، مقارنةً بما كان عليه الحال في السابق. و يُعزى هذا التباطؤ جزئيًا إلى تزايد تعقيد البحوث وتخصصها، مما يُجبر العلماء على قضاء وقت طويل في مراجعة المنشورات، وتصميم التجارب المعقدة، وتحليل البيانات.
الحل: منصة FutureHouse للذكاء الاصطناعي
تسعى مختبرات FutureHouse البحثية، المدعومة بمنح خيرية، إلى تسريع البحث العلمي من خلال منصة ذكاء اصطناعي مصممة لأتمتة العديد من الخطوات الحاسمة في مسار التقدم العلمي. تتكون المنصة من سلسلة من وكلاء الذكاء الاصطناعي المتخصصين في مهام متنوعة، تشمل:
- استرجاع المعلومات.
- توليف المعلومات.
- تصميم التخليق الكيميائي.
- تحليل البيانات.
يعتقد مؤسسا FutureHouse، سام رودريكس (حاصل على درجة الدكتوراه من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا MIT عام 2019) وأندرو وايت، أنه من خلال منح كل عالم وصولاً إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم، يمكنهم التغلب على أكبر العقبات في العلم والمساعدة في حل بعض المشاكل الأكثر إلحاحًا التي تواجه البشرية.
دور اللغة الطبيعية في البحث العلمي
يؤكد رودريكس على أهمية اللغة الطبيعية في البحث العلمي، قائلاً: “اللغة الطبيعية هي اللغة الحقيقية للعلم. يقوم الآخرون ببناء نماذج أساسية لعلم الأحياء، حيث تتحدث نماذج التعلم الآلي بلغة الحمض النووي أو البروتينات، وهذا أمر قوي. لكن الاكتشافات لا تُمثَّل في الحمض النووي أو البروتينات. الطريقة الوحيدة التي نعرفها لتمثيل الاكتشافات، ووضع الفرضيات، والتفكير هي اللغة الطبيعية.”
أصل فكرة FutureHouse
نشأت فكرة FutureHouse من تجربة رودريكس البحثية في معهد MIT، حيث أدرك أن امتلاك جميع المعلومات اللازمة لفهم عمل الدماغ لا يكفي، لأن أحدًا لا يملك الوقت لقراءة كل الأدبيات العلمية، حتى لو كان ذلك ممكنًا، لما استطاع أحد تجميعها في نظرية شاملة.
تطوير المنصة وتطبيقاتها
بعد إطلاق نموذج Chat-GPT 3.5 في نوفمبر 2022، رأى رودريكس إمكانية بناء نماذج أكثر قوة قادرة على توليد رؤى علمية بحد ذاتها. تعاون مع أندرو وايت، الكيميائي الحاسوبي في جامعة روتشستر، الذي حصل على وصول مبكر إلى Chat-GPT 4، لبناء أول وكيل لغة كبيرة للعلم.
بدأ المؤسسان بإنشاء أدوات ذكاء اصطناعي متميزة لمهام مثل البحث في الأدبيات، وتحليل البيانات، وتوليد الفرضيات. ثم تم إطلاق PaperQA في سبتمبر 2024 (أعيد تسميته لاحقًا إلى Crow)، و Has Anyone (أعيد تسميته إلى Owl)، بالإضافة إلى وكلاء آخرين مثل Falcon و Phoenix و Finch، كل منها متخصص في مجال معين.
أظهرت FutureHouse في مايو 2024 سير عمل اكتشاف علمي متعدد الوكلاء لأتمتة الخطوات الرئيسية في العملية العلمية، وفي يونيو أصدرت نموذج ether0، وهو نموذج استدلال مفتوح الوزن (24 مليار معلمة) للكيمياء.
نجاحات المنصة واستخداماتها
حظيت منصة FutureHouse بإقبال كبير من قبل العلماء، حيث تم استخدام وكلائها في العديد من المشاريع البحثية، مثل:
- تحديد جين مرتبط بمتلازمة تكيس المبايض.
- إنشاء مساعد ذكاء اصطناعي للبحث في قاعدة بيانات PubMed.
- إجراء استعراضات منهجية للجينات ذات الصلة بمرض باركنسون.
المستقبل: التكامل والتوسع
يخطط فريق FutureHouse لتطوير منصته من خلال:
- دمج وكلائها معًا لعمل متكامل.
- تزويد الوكلاء بمعرفة ضمنية (Tacit Knowledge) لإجراء تحليلات أكثر تعقيدًا.
- تمكين الوكلاء من استخدام أدوات حاسوبية لاستكشاف الفرضيات.
- دمج الوكلاء مع نماذج أساسية أخرى في العلوم.
يُعدّ مشروع FutureHouse خطوة مهمة نحو تسريع البحث العلمي وتسهيل عملية الاكتشاف، مما يُمكن العلماء من التركيز على جوانب البحث الأكثر إبداعًا وتحديًا.
اترك تعليقاً