پیش‌بینی نتایج یک واکنش شیمیایی همواره یکی از بزرگترین چالش‌های علم شیمی بوده؛ فرآیندی کند و پرهزینه که با آزمون و خطای بسیار همراه است. اما اکنون، پژوهشگران دانشگاه MIT با توسعه یک هوش مصنوعی مولد به نام FlowER، انقلابی در این عرصه ایجاد کرده‌اند. در این مقاله از کنترل اعداد، به شما نشان می‌دهیم که این فناوری چگونه با درک قوانین فیزیک، آینده کشف دارو و علم مواد را دگرگون می‌کند.

هوش مصنوعی چه کاربردهایی در شیمی دارد؟

کاربردهای هوش مصنوعی در شیمی کمی گسترده هستند، از آن جمله:

۱. تسریع کشف دارو با شناسایی مولکول‌های مؤثر.

۲. طراحی مواد جدید با خواص دلخواه مانند باتری‌های قدرتمند‌تر.

۳. پیش‌بینی دقیق نتایج واکنش‌های شیمیایی، که فرآیندهای آزمایشگاهی را به شدت بهینه می‌کند.

مدل هوش مصنوعی FlowER چیست؟

بسیاری از تلاش‌های قبلی برای استفاده از هوش مصنوعی در شیمی، شبیه به یک «جعبه سیاه» عمل می‌کردند. آن‌ها مجموعه‌ای از واکنش‌دهنده‌ها را به عنوان ورودی می‌گرفتند و یک محصول را به عنوان خروجی تحویل می‌دادند، بدون آنکه درک درستی از اتفاقات این بین داشته باشند. مشکل اصلی اینجا بود: این مدل‌ها قوانین بنیادی طبیعت را درک نمی‌کردند.

کانر کولی، استاد برجسته MIT و سرپرست این تحقیق، اشاره می‌کند که مدل‌های زبان بزرگ (LLM) رایج، گاهی اوقات در پیش‌بینی‌های خود اتم‌ها را «خلق» یا «حذف» می‌کردند! این پدیده که بیشتر شبیه به کیمیاگری باستان است تا علم مدرن، بزرگترین مانع بر سر راه پیش‌بینی‌های قابل اعتماد بود.

اینجا بود که تیم MIT یک رویکرد هوشمندانه را در پیش گرفت. آن‌ها به جای ساخت یک مدل از صفر، به سراغ یک روش کلاسیک متعلق به دهه ۱۹۷۰ رفتند و آن را با قدرت هوش مصنوعی مدرن ترکیب کردند. نتیجه این ترکیب، مدلی به نام FlowER (Flow matching for Electron Redistribution) شد.

همچنین بخوانید:

هوش مصنوعی و آینده شغل شما؛ پیش‌بینی‌هایی که نادیده گرفتن آن‌ها خطرناک است.

آیا هوش مصنوعی قرار است شغل شما را بگیرد یا آن را بهتر کند؟ در این مقاله به پیش‌بینی‌هایی می‌پردازیم که آینده کاری شما را تعیین می‌کنند.

ControlAdadControlAdad

جادوی FlowER: ردیابی تک‌تک الکترون‌ها

راز موفقیت FlowER در توانایی آن برای پایبندی به یکی از اساسی‌ترین قوانین شیمی نهفته است: قانون بقای جرم و الکترون. این مدل به جای حدس زدن محصول نهایی، کل فرآیند را مرحله به مرحله دنبال می‌کند. این کار از طریق یک سیستم هوشمندانه به نام «ماتریس الکترون-پیوند» انجام می‌شود.

• ردیابی دقیق: این ماتریس به مدل اجازه می‌دهد تا موقعیت و حرکت هر الکترون را در طول واکنش ردیابی کند.
• پایبندی به فیزیک: با این روش، FlowER اطمینان حاصل می‌کند که هیچ اتم یا الکترونی به طور جادویی ظاهر یا ناپدید نمی‌شود.
• پیش‌بینی مکانیسم: این مدل نه تنها محصول نهایی، بلکه چگونگی تبدیل واکنش‌دهنده‌ها به محصول (مکانیسم واکنش) را نیز پیش‌بینی می‌کند که برای شیمیدانان اطلاعاتی حیاتی است.

این رویکرد، دقت و اعتبار پیش‌بینی‌ها را به شکل چشمگیری افزایش داده و آن را از یک ابزار صرفاً آکادمیک به یک دستیار قابل اعتماد برای شیمیدانان تبدیل کرده است.

کاربردهای هوش مصنوعی FlowER: از کشف دارو تا طراحی مواد جدید

شاید بپرسید این پیشرفت چه تأثیری بر زندگی روزمره ما خواهد داشت؟ پاسخ، فراتر از آزمایشگاه‌های تحقیقاتی است. توانایی پیش‌بینی دقیق واکنش‌ها، درهای جدیدی را در صنایع حیاتی باز می‌کند.

۱. تسریع در کشف و تولید دارو

فرآیند ساخت یک داروی جدید به طور متوسط بیش از یک دهه زمان و میلیاردها دلار هزینه نیاز دارد. بخش بزرگی از این زمان و هزینه صرف سنتز (ساخت) مولکول‌های کاندیدا می‌شود. با استفاده از ابزارهایی مانند FlowER، شرکت‌های داروسازی می‌توانند:

• بهینه‌سازی مسیر سنتز: به جای آزمون و خطای صدها مسیر احتمالی برای ساخت یک مولکول، هوش مصنوعی می‌تواند کارآمدترین و کم‌هزینه‌ترین مسیر را در چند دقیقه پیدا کند.
• کاهش هزینه‌ها: با کاهش نیاز به آزمایش‌های فیزیکی، هزینه‌های تحقیق و توسعه به شدت کاهش می‌یابد.
• افزایش سرعت: داروهای جدید برای بیماری‌های نوظهور یا مقاوم به درمان، بسیار سریع‌تر به دست بیماران خواهند رسید.

برای مشاهده تاثیرات هوش مصنوعی در پزشکی مقاله زیر را از دست ندهید:

اینترنت اشیاء پزشکی (IoMT)، آینده سلامت و سلامت آینده

پای هوشمند سازی به دنیای پزشکی هم باز شد. اینترنت اشیاء پزشکی (IoMT)

ControlAdadControlAdad

۲. انقلابی در علم مواد

از باتری‌های سبک‌تر و قوی‌تر برای خودروهای الکتریکی گرفته تا پلیمرهای زیست‌تخریب‌پذیر برای مقابله با آلودگی پلاستیک، همه و همه به کشف مواد جدید با خواص منحصر به فرد وابسته‌اند. شیمی محاسباتی که توسط این مدل‌های هوش مصنوعی تقویت شده، به دانشمندان اجازه می‌دهد تا:

• طراحی مولکول‌های هدفمند: پیش از ورود به آزمایشگاه، خواص یک ماده جدید را شبیه‌سازی کرده و مولکول آن را به صورت مجازی طراحی کنند.
• کشف کاتالیزورهای جدید: کاتالیزورها فرآیندهای صنعتی را کارآمدتر می‌کنند. هوش مصنوعی می‌تواند به کشف کاتالیزورهای بهتر برای تولید انرژی پاک یا فرآیندهای صنعتی سبز کمک کند.

۳. درک بهتر فرآیندهای طبیعی

این فناوری فقط برای ساخت مواد جدید نیست. می‌توان از آن برای درک بهتر فرآیندهای پیچیده طبیعی نیز استفاده کرد. برای مثال، شیمیدانان می‌توانند واکنش‌های شیمیایی که در جو زمین رخ می‌دهند (و بر تغییرات اقلیمی تأثیر می‌گذارند) یا فرآیندهای بیوشیمیایی درون سلول‌های بدن را با دقت بیشتری مدل‌سازی کنند.

این رویکرد نوآورانه، بخشی از یک حوزه تحقیقاتی گسترده‌تر است که در آن هوش مصنوعی به کمک شیمیدانان می‌آید. همانطور که در یک مقاله در ژورنال Chemical Reviews تشریح شده است، مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند با تحلیل داده‌های عظیم، نتایج واکنش‌ها را با دقت فزاینده‌ای پیش‌بینی کنند. نوآوری تیم MIT در گنجاندن قوانین فیزیکی در مدل خود، این ایده را به طور چشمگیری پیشرفت داده و راه را برای پیش‌بینی‌های قابل اعتمادتر هموار می‌سازد.

اگرچه مدل FlowER هنوز در مراحل اولیه توسعه قرار دارد و تیم سازنده در حال گسترش آن برای پوشش دادن واکنش‌های پیچیده‌تر (مانند واکنش‌های کاتالیزوری با فلزات) است، اما شکی نیست که این رویکرد، سنگ بنای آینده شیمی مدرن خواهد بود.

سوالات متداول (FAQ)

۱. هوش مصنوعی چگونه به شیمیدانان در پیش‌بینی واکنش‌ها کمک می‌کند؟
هوش مصنوعی با تحلیل حجم عظیمی از داده‌های واکنش‌های شیمیایی شناخته‌شده، الگوهایی را کشف می‌کند که انسان قادر به دیدن آن‌ها نیست. مدل‌های پیشرفته مانند FlowER با شبیه‌سازی حرکت الکترون‌ها و پایبندی به قوانین فیزیک، می‌توانند نه تنها محصول نهایی، بلکه مسیر دقیق یک واکنش جدید را با دقت بالا پیش‌بینی کنند.

۲. تفاوت اصلی مدل FlowER با سایر مدل‌های هوش مصنوعی چیست؟
تفاوت کلیدی در پایبندی به «قانون بقای جرم» است. بسیاری از مدل‌های قبلی این قانون فیزیکی را نادیده می‌گرفتند و ممکن بود در محاسبات خود اتم‌ها را حذف یا اضافه کنند. FlowER با استفاده از یک ساختار ماتریسی، تمام اتم‌ها و الکترون‌ها را ردیابی کرده و از بروز چنین خطاهایی جلوگیری می‌کند که این امر اعتبار آن را به شدت بالا می‌برد.

۳. آیا این فناوری در حال حاضر قابل استفاده است؟
بله، این مدل به صورت منبع‌باز (Open Source) بر روی پلتفرم GitHub در دسترس عموم قرار گرفته است. اگرچه هنوز در حال توسعه و بهبود است، اما در حال حاضر نیز می‌تواند به عنوان یک ابزار کمکی قدرتمند برای محققان و دانشجویان جهت ارزیابی واکنش‌پذیری و طراحی مسیرهای سنتز مورد استفاده قرار گیرد.

کنترل اعداد به عنوان یکی از فعالان مسیر هوشمند سازی در کرمان، سعی دارد تا جدید‌ترین و به روز‌ترین پیشرفت‌های تکنولوژی و هوش مصنوعی را که به پیشبرد اهداف علمی، صنعتی و تجاری کمک می‌کند را به مخاطبان خود معرفی کند تا تاثیری هر چند کوچک در ساختن فردایی بهتر داشته باشد.

اگر شما هم از علاقه‌مندان دنیای تکنولوژی هستید با کنترل اعداد همراه باشید:

کنترل اعداد

کنترل اعداد، دروازه ورود به دنیای دیجیتال و هوشمند سازی

ControlAdad