• صاحب المنشور: عفاف بن عطية
  
  ملخص النقاش:
  مع التطور المتسارع في تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI)، ظهرت فرص جديدة لتغيير طريقة عمل العلماء والباحثين. يُعد هذا المجال حجر الأساس الذي يمكن بناء عليه مستقبل أكثر كفاءة وتحقيقاً للإنجازات في مجالات متعددة مثل الطب والصيدلة والفيزياء وغيرها. يتناول هذا المقال كيف يساهم الذكاء الاصطناعي في تسريع عملية الاكتشاف العلمي وكيف يعالج بعض القضايا المهمّة المرتبطة به.

**التطبيقات الحالية للذكاء الاصطناعي في البحث العلمي**

1. تحليل البيانات الضخمة: تعتبر القدرة على معالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة دقة واحدة من أهم مميزات الذكاء الاصطناعي. يستطيع الباحثون الآن استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحليل مجموعات بيانات ضخمة وتحديد الأنماط والمعالم التي قد تكون غير واضحة للعين البشرية. يمكن لهذه التقنية تحديد تفاعلات جزيئية محتملة أو استنتاج العلاقات بين عوامل مختلفة في تجارب علمية معينة.

1. التنبؤ بالمخططات الجينية: تُستخدم نماذج تعلم عميقة لتنبؤ بنمط تشفير الحمض النووي DNA مما يساعد الخبراء الطبيين بفهم الأمراض الوراثية أفضل وبالتالي تطوير علاجات أكثر فعالية. كما يتم استخدام الذكاء الصناعي أيضًا في تصميم الأدوية الجديدة عبر فهم كيفية اشتغال هذه الأدوية داخل الجسم.

1. مراقبة العمليات المعملية: بإمكان الروبوتات المساعدة القيام بمهام روتينية ومملة بينما يركز الباحث الرئيسي أكثر تركيزًاعلى حل المشكلات الأكثر تحديًا والتي تتطلب حكم بشري. بالإضافة إلى ذلك، تسمح كاميرات الكمبيوتر المتحكم بها ببرنامج AI برصد نمو الثقافات الكائنات الدقيقة واتخاذ القرار بشأن تغييرات الظروف البيئية اللازمة لإتمام التجارب بكفاءة أكبر.

1. محاكاة التجارب الفيزيائية: غالبًا ما تستغرق التجارب الفعلية وقت طويل وصعبة التنفيذ وقد تعرض سلامة الأفراد للمخاطر. باستخدام المحاكاة الرقمية المدعومة بـ AI، أصبح باستطاعتنا إجراء محاكاة دقيقة للتجارب عالية الخطورة أو تلك التي تحتاج لحجم كبير جدًا ومن ثم الاستدلال منها عند إجراء التجربة الحقيقية.

**التحديات المستقبلية أمام الاندماج الناجح للذكاء الاصطناعي في البحوث العلوم**

بالرغم من الفوائد الواضحة لاستخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، هناك العديد من العقبات المحتملة:

* الشفافية والمصداقية: ينتج نظام الذكاء الاصطناعي نتائج بناءً على مدخلاته وقد تفتقر هذه النتائج أحياناً للشرح الكافي حول آلية الوصول إليها. وهذا يشكل مشكلة كبيرة خصوصاً عندما يعتمد قرار مهم على تحليلات الذكاء الاصطناعي بدون فهم واضح لكيفيتها توصلت لهذا القرار.

* الاعتماد الشديد على البيانات: تعتمد أدوات مثل الشبكات العصبونية بشكل كبير على حجم وجودة مجموعة التدريب الخاصة بهم. فإذا كانت البيانات المستخدمة لم تدرب بالشكل المناسب لن تؤدي إلا لأداء سيء حتى لو كانت ذات شكل صحيح تمام