خلال عام 2024.. اكتشافات أصبحت ممكنة بفضل الذكاء الاصطناعي
الترند العربي – متابعات
في عام 2024، شهد العالم طفرة في مجال الذكاء الاصطناعي، مما أتاح للعلماء والمبتكرين تحقيق اكتشافات لم تكن ممكنة من قبل.
يأمل علماء الكمبيوتر الذين أطلقوا تحدي “فيزوف” وهي مسابقة مصممة لتسريع عملية فك الرموز، أن يتم فك 90% من أربع مخطوطات بحلول نهاية عام 2024.
وكان التحدي الرئيسي هو تسطيح الوثائق فعليًا وتمييز الحبر الأسود عن البرديات المتفحمة لجعل النص اليوناني واللاتيني قابلاً للقراءة.
وكان الاكتشاف الثاني هو عمل الذكاء الاصطناعي على تعزيز فهم العلماء لكيفية تواصل الحيوانات في أعماق المحيطات، مما يساعد علماء الآثار في العثور على مواقع جديدة في تضاريس نائية وغير مضيافة.
وساعد التعلم الآلي العلماء على تحليل ما يقرب من 9000 تسلسل نقرات مسجلة، تسمى الكودات، والتي تمثل أصوات حوالي 60 حوتًا من حيتان العنبر في البحر الكاريبي. وقد يجعل هذا العمل من الممكن للبشر يومًا ما التواصل مع الحيوانات البحرية.
والخطوة التالية، وفقًا للدراسة، هي إجراء تجارب تفاعلية مع الحيتان، إلى جانب مراقبة سلوكها، وهو ما قد يكون جزءًا مهمًا في كشف قواعد تسلسل نقرات حيتان العنبر.
وفي الوقت نفسه، يعمل الذكاء الاصطناعي الآن على تعزيز البحث عن الخطوط والرموز الغامضة المحفورة في الأرض المتربة لصحراء نازكا في بيرو، والتي قضى علماء الآثار ما يقرب من قرن من الزمان في الكشف عنها وتوثيقها.
وقام فريق من الباحثين بقيادة ماساتو ساكاي، أستاذ علم الآثار في جامعة ياماجاتا اليابانية، بتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأشياء باستخدام صور عالية الدقة لرموز نازكا البالغ عددها 430 رمزًا والتي تم رسمها حتى عام 2020.
بين سبتمبر 2022 وفبراير 2023، اختبر الفريق دقة نموذجه في صحراء نازكا، من خلال مسح المواقع الواعدة سيرًا على الأقدام وباستخدام الطائرات بدون طيار.
وفي النهاية، تمكن الباحثون من إثبات صحة 303 من الرسوم الجيوجليفية التصويرية، مما أدى إلى مضاعفة عدد الرسوم الجيوجليفية المعروفة تقريبًا في غضون أشهر.
وكان الاكتشاف الأخير هو مساعدة نماذج الذكاء الاصطناعي الباحثين على فهم الحياة على أصغر نطاق، عبر سلاسل من الجزيئات التي تشكل البروتينات، وهي اللبنات الأساسية للحياة.
في حين تتكون البروتينات من حوالي 20 حمضًا أمينيًا فقط، يمكن دمج هذه الأحماض بطرق لا حصر لها تقريبًا، حيث تطوى نفسها في أنماط معقدة للغاية في الفضاء ثلاثي الأبعاد.
وتساعد هذه المواد في تكوين خلايا الشعر والجلد والأنسجة؛ كما تقرأ الحمض النووي وتنسخه وتصلحه؛ وتساعد في حمل الأكسجين في الدم.
على مدى عقود من الزمن، كان فك رموز هذه الهياكل الثلاثية الأبعاد مسعى صعبًا ويستغرق وقتًا طويلاً ويتضمن استخدام تجارب معملية معقدة وتقنية تُعرف باسم علم البلورات بالأشعة السينية.
ولكن في عام 2018، ظهرت أداة تعتمد على الذكاء الاصطناعي أحدثت تحولاً جذرياً في هذا المجال. إذ تتنبأ النسخة الأخيرة من قاعدة بيانات بنية البروتين “AlphaFold”، التي طورها ديميس هاسابيس وجون جامبر في شركة “جوجل ديب مايند” في لندن، ببنية ما يقرب من 200 مليون بروتين معروف من تسلسلات الأحماض الأمينية.
وتعمل قاعدة البيانات، التي تم تدريبها على جميع تسلسلات الأحماض الأمينية المعروفة والهياكل البروتينية المحددة تجريبياً، بمثابة بحث جوجل. وهي توفر الوصول بلمسة زر إلى نماذج متوقعة للبروتينات، مما يسرع التقدم في علم الأحياء الأساسي وغيره من المجالات ذات الصلة، بما في ذلك الطب. وقد استخدم هذه الأداة ما لا يقل عن مليوني باحث في جميع أنحاء العالم.
