تعمل شركتا DeepMind وBioNTech على إنشاء مساعدين مختبريين يعتمدان على الذكاء الاصطناعي للبحث العلمي
ابق على اطلاع بالتحديثات المجانية
ببساطة قم بالتسجيل في الذكاء الاصطناعي myFT Digest – يتم تسليمه مباشرة إلى صندوق الوارد الخاص بك.
تعمل Google DeepMind وBioNTech على بناء مساعدين مختبريين يعتمدان على الذكاء الاصطناعي لمساعدة الباحثين على تخطيط التجارب العلمية والتنبؤ بنتائجها بشكل أفضل، حيث تتسابق الشركات للعثور على تطبيقات متخصصة لنماذج الذكاء الاصطناعي كثيفة الاستهلاك للطاقة والبيانات.
يقود السير ديميس هاسابيس، رئيس قسم الذكاء الاصطناعي في جوجل، جهود الشركة لتطوير نموذج متخصص للذكاء الاصطناعي للعمل كمساعد باحث، مما يساعد العلماء على التعاون عبر التخصصات وإجراء اتصالات غير متوقعة بسهولة أكبر.
وفي إحدى الفعاليات التي أقامتها مؤسسة نوبل مؤخرًا، قال إن علم الأحياء “يشهد ثورة” نتيجة لبرامج الذكاء الاصطناعي.
“نحن نعمل على نموذج لغة علمي كبير يمكن أن يكون بمثابة مساعد بحث وربما يساعدك على التنبؤ. . . قال هاسابيس: “نتيجة التجربة”.
على مدى السنوات المقبلة، قال إن الأدوات التي كانت ديب مايند تبنيها يمكن أن تقترح وتصمم تجارب بناءً على فرضية معينة وتعطي العلماء وجهة نظر احتمالية حول النجاح أو الفشل المحتمل للتجربة المقترحة.
وفي الوقت نفسه، قالت شركة الأدوية الألمانية BioNTech وشركة InstaDeep التابعة لها ومقرها لندن، يوم الثلاثاء، إنهما صممتا مساعدًا متخصصًا للذكاء الاصطناعي يعرف باسم Laila مع “معرفة تفصيلية بالبيولوجيا” مبنية على نموذج Llama 3.1 مفتوح المصدر من Meta.
وفي عرض حي، أظهر عالم الأبحاث أرنو بريتوريوس كيف يمكن لعامل الذكاء الاصطناعي أتمتة المهام العلمية الروتينية في علم الأحياء التجريبي، مثل تحليل وتجزئة تسلسل الحمض النووي، وتصور النتائج التجريبية.
كما أظهر العلماء في مختبر BioNTech في ماينز كيف يمكن لليلى الاتصال بأجهزة المختبر ومراقبة التجارب الجارية أو المهام التي تؤديها الروبوتات، حيث اكتشف المساعد عطلًا ميكانيكيًا من جهاز BioNTech أثناء العرض التوضيحي المباشر.
“لا نعتقد أن المستقبل سيكون أتمتة كاملة للذكاء الاصطناعي في أي وقت قريب. وقال كريم بيجوير، الرئيس التنفيذي لشركة InstaDeep، لصحيفة فايننشال تايمز: “نحن نرى عملاء الذكاء الاصطناعي مثل ليلى كمسرع للإنتاجية سيسمح للعلماء والفنيين بقضاء وقتهم المحدود في الأمور المهمة حقًا”.
قدمت InstaDeep أيضًا نماذج الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تساعد BioNTech في تحديد أو اكتشاف أهداف جديدة لمعالجة السرطان، في أول عرض تقديمي لتقنيتها منذ استحوذ صانع لقاح Covid-19 على InstaDeep في عام 2023 مقابل ما يصل إلى 500 مليون جنيه إسترليني.
ومع إدراكه أن المنافسين مثل DeepMind يمكنهم أيضًا بناء مساعدين للذكاء الاصطناعي، قال بيجوير إن وجود تقنية InstaDeep “تحت نفس السقف” مثل خبرة BioNTech في علم الأحياء كان “مسرعًا” لتنفيذ الذكاء الاصطناعي و”فريدًا” في قطاع الأدوية.
ويأتي المساعدون العلميون الجدد في الوقت الذي تنفق فيه شركات التكنولوجيا مليارات الدولارات على نماذج ومنتجات الذكاء الاصطناعي، معتقدة أن التكنولوجيا يمكن أن تغير الصناعات من الرعاية الصحية إلى الطاقة والتعليم.
لقد ركزت موجة ابتكارات الذكاء الاصطناعي في العلوم حتى الآن على التنبؤ بأدوية مرشحة جديدة ومفيدة. ومع ذلك، فإن العائق أمام طرح علاجات جديدة في السوق يظل هو إجراء التجارب في العالم الحقيقي، وهو المعيار الذهبي في البحث العلمي.
سيكون الهدف من مساعد أبحاث الذكاء الاصطناعي هو تبسيط هذه العملية من خلال تخطيط التجارب بشكل أكثر فعالية، على سبيل المثال عن طريق اختيار أكثر التجارب الواعدة من بين مجموعة من التجارب الممكنة.
تعمل شركات مثل جوجل ومايكروسوفت على تكييف نماذج لغوية كبيرة – وهي برمجيات يمكنها توليد النصوص، والأكواد، والصور، وحتى الحمض النووي أو التسلسلات الجزيئية، بناءً على مجموعات كبيرة من بيانات التدريب – للمساعدة في تسهيل الإنجازات العلمية.
في عام 2022، صممت DeepMind نظام ذكاء اصطناعي يُعرف باسم AlphaFold يمكنه التنبؤ بشكل كل بروتين معروف تقريبًا، مما يحل تحديًا علميًا عمره 50 عامًا وربما يقلل الوقت اللازم لإجراء اكتشافات بيولوجية بشكل كبير.
قال عالم الوراثة الحائز على جائزة نوبل، بول نورس، في حفل توزيع جوائز نوبل في مارس/آذار، إن أعضاء مختبره “يستخدمون AlphaFold طوال الوقت” في تجارب الكيمياء الحيوية، مضيفًا أن مخرجات نموذج الذكاء الاصطناعي “ليست صحيحة دائمًا، ولكنها صحيحة بما يكفي لتكون أداة رائعة”.
منذ ذلك الحين، قام هاسابيس بدمج هذا العمل في فرع أدوية الذكاء الاصطناعي المعروف باسم Isomorphic Labs، وهي مجموعة تجلس فيها نورس في المجلس الاستشاري، والتي وافقت على شراكات تصل قيمتها إلى 3 مليارات دولار مع شركتي Eli Lilly وNovartis.
كما قام ذراع أبحاث AI4Science التابع لشركة Microsoft بتسخير LLMs لتسريع الاكتشافات العلمية. وقال مديرها كريس بيشوب في منتدى بحثي هذا العام إن إحدى الخصائص الرائعة لماجستير القانون هي أنها “يمكن أن تعمل كمحركات تفكير فعالة”، وهو أمر مفيد بشكل خاص في العلوم.
وقال بيشوب إن الفريق عمل مع معهد اكتشاف الأدوية الصحية العالمية لاستخدام LLMs لاكتشاف جزيئات جديدة لعلاج مرض السل بشكل أكثر فعالية.
