در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی (AI) به عنوان ابزاری کلیدی در اکتشافات علمی ظاهر شده است، که راه‌های جدیدی را برای تحقیق باز کرده و سرعت نوآوری را تسریع می‌کند. در میان فناوری‌های مختلف هوش مصنوعی، Graph AI و Generative AI به ویژه برای پتانسیل خود برای تغییر نحوه برخورد دانشمندان با مشکلات پیچیده مفید هستند. به‌طور جداگانه، هر یک از این فناوری‌ها تاکنون سهم قابل توجهی در زمینه‌های مختلف مانند کشف دارو، علم مواد و ژنومیک داشته‌اند. اما وقتی با هم ترکیب شوند، ابزار قدرتمندتری برای حل برخی از چالش‌برانگیزترین سؤالات علم ایجاد می‌کنند. این مقاله به بررسی نحوه عملکرد این فناوری‌ها و ترکیب آنها برای هدایت اکتشافات علمی می‌پردازد.
Graph AI و Generative AI چیست؟
بیایید با تجزیه این دو فناوری شروع کنیم.
نمودار هوش مصنوعی: قدرت اتصالات
نمودار هوش مصنوعی با داده های نمایش داده شده به صورت شبکه یا نمودار کار می کند. گره‌ها را به‌عنوان موجودیت‌هایی مانند مولکول‌ها یا پروتئین‌ها و یال‌ها را به‌عنوان روابط بین آنها، مانند برهم‌کنش‌ها یا شباهت‌ها، در نظر بگیرید. شبکه های عصبی نمودار (GNN) زیر مجموعه ای از مدل های هوش مصنوعی هستند که در درک این روابط پیچیده عالی هستند. این امکان تشخیص الگوها و به دست آوردن بینش عمیق را فراهم می کند.
Graph AI در حال حاضر در موارد زیر استفاده می شود:
- کشف دارو: مدل سازی برهمکنش های مولکولی برای پیش بینی پتانسیل درمانی
- تا شدن پروتئین: رمزگشایی اشکال پیچیده پروتئین ها، یک چالش طولانی مدت.
- ژنومیک: ترسیم چگونگی ارتباط ژن ها و پروتئین ها با بیماری ها برای کشف بینش های ژنتیکی.
هوش مصنوعی مولد: حل خلاقانه مسئله
مدل‌های هوش مصنوعی مولد، مانند مدل های زبان بزرگ (LLM) یا مدل های انتشار، می تواند داده های کاملاً جدیدی از جمله متن، تصاویر یا حتی ترکیبات شیمیایی ایجاد کند. آنها الگوهایی را از داده های موجود می آموزند و از آن دانش برای تولید راه حل های جدید استفاده می کنند.
برنامه های کاربردی کلیدی عبارتند از:
- طراحی مولکول های جدید برای داروهایی که محققان ممکن است به آنها فکر نکرده باشند.
- شبیه سازی سیستم های بیولوژیکی برای درک بهتر بیماری ها یا اکوسیستم ها.
- پیشنهاد فرضیه های تازه بر اساس تحقیقات موجود
چرا این دو را با هم ترکیب کنیم؟
Graph AI در درک اتصالات عالی است، در حالی که هوش مصنوعی Generative بر تولید ایده های جدید تمرکز می کند. با همآنها ابزارهای قدرتمندی را برای رسیدگی موثرتر به چالش های علمی ارائه می دهند. در اینجا چند نمونه از تأثیر ترکیبی آنها آورده شده است.
1. افزایش سرعت کشف مواد مخدر
توسعه داروهای جدید ممکن است سال ها طول بکشد و میلیاردها دلار هزینه داشته باشد. به طور سنتی، محققان مولکول های بی شماری را برای یافتن مولکول مناسب آزمایش می کنند که هم زمان بر و هم گران است. Graph AI با مدل‌سازی فعل و انفعالات مولکولی، محدود کردن نامزدهای بالقوه بر اساس مقایسه آنها با داروهای موجود کمک می‌کند.
هوش مصنوعی مولد این فرآیند را با ایجاد مولکول‌های کاملاً جدیدی که برای نیازهای خاص طراحی شده‌اند، مانند اتصال به پروتئین هدف یا به حداقل رساندن عوارض جانبی، تقویت می‌کند. سپس Graph AI می تواند این مولکول های جدید را تجزیه و تحلیل کند و پیش بینی کند که چقدر ممکن است موثر و ایمن باشند.
به عنوان مثال، در سال 2020، محققان از این فناوری‌ها برای شناسایی یک کاندید دارو برای درمان فیبروز این فرآیند فقط 46 روز طول کشید – یک پیشرفت بزرگ در طول سال ها که معمولاً طول می کشد.
2. حل تاشو پروتئین
پروتئین ها بلوک های سازنده زندگی هستند، اما درک چگونگی تا شدن و تعامل آنها یکی از سخت ترین چالش های علمی است. Graph AI می‌تواند پروتئین‌ها را به‌عنوان نمودار مدل‌سازی کند، اتم‌ها را به‌عنوان گره‌ها و پیوندها را به‌عنوان لبه‌ها نقشه‌برداری کند تا چگونگی تا شدن و تعامل آنها را تحلیل کند.
هوش مصنوعی مولد می‌تواند با پیشنهاد ساختارهای پروتئینی جدید که ممکن است ویژگی‌های مفیدی مانند توانایی درمان بیماری‌ها را داشته باشند، بر این امر بنا شود. پیشرفتی با DeepMind به وجود آمد AlphaFold از این روش برای حل بسیاری از مشکلات تاخوردگی پروتئین استفاده کرد. اکنون، ترکیب Graph AI و Generative AI به محققان کمک می کند تا پروتئین هایی را برای درمان های هدفمند طراحی کنند.
3. پیشرفت علم مواد
علم مواد به دنبال مواد جدید با خواص خاص، مانند فلزات قوی تر یا باتری های بهتر است. Graph AI به مدل‌سازی نحوه تعامل اتم‌های یک ماده کمک می‌کند و پیش‌بینی می‌کند که چگونه تغییرات کوچک می‌تواند خواص آن را بهبود بخشد.
هوش مصنوعی مولد با پیشنهاد مواد کاملاً جدید همه چیز را فراتر می‌برد. اینها ممکن است خواص منحصر به فردی داشته باشند، مانند مقاومت در برابر حرارت بهتر یا بهبود بهره وری انرژی. این فناوری ها با هم هستند کمک به دانشمندان موادی را برای فناوری های نسل بعدی ایجاد کنید، مانند پنل های خورشیدی کارآمد و باتری های با ظرفیت بالا.
4. کشف بینش ژنومی
در ژنومیک، درک چگونگی ارتباط ژن ها، پروتئین ها و بیماری ها یک چالش بزرگ است. Graph AI این شبکه های پیچیده را ترسیم می کند و به محققان کمک می کند تا روابط را کشف کنند و اهداف درمانی را شناسایی کنند.
سپس هوش مصنوعی مولد می‌تواند توالی‌های ژنتیکی جدید یا راه‌هایی را برای اصلاح ژن‌ها برای درمان بیماری‌ها پیشنهاد کند. برای مثال، می‌تواند توالی‌های RNA را برای درمان‌های ژنی پیشنهاد کند یا پیش‌بینی کند که چگونه تغییرات ژنتیکی ممکن است بر یک بیماری تأثیر بگذارد. ترکیب این ابزارها اکتشافات را سرعت می بخشد و ما را به درمان بیماری های پیچیده مانند سرطان و اختلالات ژنتیکی نزدیک می کند.
5. کشف دانش از تحقیقات علمی
مطالعه اخیر توسط مارکوس جی. بولر نشان می دهد که چگونه ترکیبی از Graph AI و Generative AI می تواند دانش حاصل از تحقیقات علمی را کشف کند. آنها از این روش ها برای تجزیه و تحلیل بیش از 1000 مقاله در مورد مواد بیولوژیکی استفاده کردند. آنها با ساختن یک نمودار دانش از مفاهیمی مانند خواص و روابط مواد، ارتباطات شگفت انگیزی را کشف کردند. به عنوان مثال، آنها شباهت های ساختاری بین بتهوون پیدا کردند سمفونی نهم و برخی مواد بیولوژیکی
سپس این ترکیب به آنها کمک می‌کند تا یک ماده جدید ایجاد کنند – یک کامپوزیت مبتنی بر میسلیوم که از آثار هنری کاندینسکی مدل‌سازی شده است. این ماده استحکام، تخلخل و عملکرد شیمیایی را با هم ترکیب کرده و نشان می‌دهد که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند جرقه نوآوری‌ها را در سراسر رشته‌ها ایجاد کند.
چالش ها و آینده
علیرغم پتانسیلشان، Graph AI و Generative AI چالش هایی دارند. هر دو به داده‌های باکیفیت نیاز دارند، که یافتن آن در زمینه‌هایی مانند ژنومیک دشوار است. آموزش این مدل ها نیز به قدرت محاسباتی زیادی نیاز دارد. با این حال، با بهبود ابزارهای هوش مصنوعی و دسترسی بیشتر به داده ها، این فناوری ها فقط بهتر می شوند. می‌توانیم انتظار داشته باشیم که آنها پیشرفت‌هایی را در بسیاری از رشته‌های علمی ایجاد کنند.
خط پایین
ترکیبی از Graph AI و Generative AI در حال حاضر رویکرد دانشمندان به کار خود را تغییر داده است. از تسریع کشف دارو گرفته تا طراحی مواد جدید و کشف رمز و راز ژنومیک، این فناوری‌ها راه‌حل‌های سریع‌تر و خلاقانه‌تری را برای برخی از چالش‌های مهم در علم فراهم می‌کنند. همانطور که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می‌دهد، می‌توانیم انتظار پیشرفت‌های بیشتری را داشته باشیم، که آن را به زمان هیجان‌انگیزی برای محققان و نوآوران تبدیل می‌کند. ادغام این دو فناوری هوش مصنوعی تنها آغاز یک دوره جدید در اکتشافات علمی است.
