كيف استخدمت Google DeepMind الذكاء الاصطناعى لاكتشاف المواد غير المعروفة؟

يتذكر الكثير منا المشهد الشهير في فيلم Iron Man 2 حيث ساعده نظام الذكاء الاصطناعي JARVIS الخاص بتوني ستارك في إنشاء عنصر جديد، لقد حققت جوجل شيئًا مماثلاً في الحياة الواقعية، حيث إن Google DeepMind، ذراع الذكاء الاصطناعي للشركة، لديه حالة استخدام جديدة للذكاء الاصطناعي - التنبؤ ببنية المواد التي لم يتم اكتشافها أو معرفتها بعد.

وبحسب موقع TOI الهندى، فقد أنشأ Google DeepMind نظامًا يعرف باسم A-Lab، يمكنه التنبؤ ببنية المواد، والتي يمكن إنشاؤها لاحقًا في المختبرات لاستخدامها في تحسين تقنيات العالم الحقيقي مثل البطاريات أو الخلايا الشمسية.

وقالت الشركة في ورقة بحثية نشرت في مجلة Nature، إن النظام يمكنه تنفيذ تركيب وتحليل المنتجات، كل ذلك دون تدخل بشري. وقالت شركة الذكاء الاصطناعي المملوكة لشركة Alphabet إن الأداة تنبأت بما يقرب من 400 ألف مادة مستقرة يمكن إنتاجها في ظروف معملية.

وفي الوقت نفسه، تنبأ نظام آخر للذكاء الاصطناعي بوجود مئات الآلاف من المواد المستقرة، ويقول إيكين دوجوس كوبوك، الذي يقود فريق اكتشاف المواد في جوجل ديب مايند في لندن: “إن الكثير من التقنيات من حولنا، بما في ذلك البطاريات والخلايا الشمسية، يمكن أن تتحسن بالفعل باستخدام مواد أفضل”.

لماذا هو اكتشاف مهم؟

يحمل هذا التطوير أهمية كبيرة لأنه يمكن أن يساعد المهندسين في اكتشاف وتركيب مواد جديدة، والتي يمكن أن تكون عملية مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً، وفي وقت أقل بكثير، وأضاف كوبوك: "نأمل أن تؤدي التحسينات الكبيرة في التجارب والتوليف المستقل ونماذج التعلم الآلي إلى تقصير كبير في الجدول الزمني الذي يتراوح بين 10 إلى 20 عامًا إلى شيء أكثر قابلية للإدارة".

تم تدريب الذكاء الاصطناعي الخاص بـ DeepMind على بيانات من مشروع المواد، وهي مجموعة بحثية دولية تأسست في مختبر لورانس بيركلي الوطني في عام 2011. ويتكون المشروع من بحث حالي لحوالي 50 ألف مادة معروفة بالفعل.