البحث العلمي

اليوم، يتم استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي في كل صناعة تقريباً، والأدوات التي يوفرها الذكاء الاصطناعي في العلوم ليست استثناءً. حيث إن كمية البيانات الناتجة عن العديد من دراسات الفيزياء وعلم الفلك وغيرها من العلوم اليوم كبيرة جداً. لدرجة أنه لا يمكن لأي إنسان أو مجموعة من البشر مواكبة ذلك، فيسجل بعضها يومياً عدداً من الجيجابايت من البيانات، ويزداد حجم التورنت.

يبحث العديد من العلماء عن الذكاء الاصطناعي للمساعدة بسبب فيضان البيانات، فيمكن للشبكات العصبية الاصطناعية. وهي خلايا عصبية تحاكي الكمبيوتر تقوم بتكرار وظيفة الأدمغة، أن تتنقل عبر أكوام من البيانات مع القليل من المدخلات البشرية أو بدونها. والتأكيد على التشوهات ورؤية الأنماط التي لم يلاحظها الناس أبداً.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في البحوث العلمية:

يسهل الذكاء الاصطناعي العديد من العمليات العلمية، بما في ذلك طرق البحث، فكيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي؟ فيمكنك العثور أدناه على بعض الأمثلة الأكثر إثارة للاهتمام للذكاء الاصطناعي في مجال البحث. على سبيل الثمال/ يمكن التنبؤ بهياكل البروتين باستخدام البيانات الجينية، ويمكن فهم وظيفة البروتين في الجسم من خلال مراعاة شكله. فالعلماء قادرون على اكتشاف البروتينات المتورطة في الأمراض، مما يساعد في التشخيص وابتكار أدوية جديدة من خلال التنبؤ بهياكلها.

يعد تحديد بنية البروتين تقنية كثيفة العمالة وصعبة تقنياً أنتجت 100000 أو أكثر من الهياكل المعروفة حتى الآن. حيث إن مسألة البروتين هي المهمة الصعبة المتمثلة في تحديد شكل البروتين من تسلسله الجيني المطابق. على الرغم من حقيقة أن الاكتشافات الحديثة في علم الوراثة قد أنتجت مجموعات بيانات ضخمة من تسلسل الحمض النووي. فيبتكر الباحثون طرقاً للتعلم الآلي يمكنها التنبؤ بالبنية ثلاثية الأبعاد للبروتينات من تسلسل الحمض النووي للمساعدة في فهمنا لهذه العملية. وهذا تطور كبير فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي في مجال العلوم. على سبيل المثال، طور مشروع Alpha Fold في DeepMind شبكة عصبية عميقة تتنبأ بالفصل بين أزواج الأحماض الأمينية والزوايا بين روابطها، مما ينتج عنه تنبؤ شامل عالي الدقة لهيكل البروتين.

التعرف على كيفية تأثير تطبيقات الذكاء الاصطناعي على البحث البيئي:

يتم الجمع بين متطلبات تحليل كميات هائلة من البيانات التي تم جمعها ومحاكاة الأنظمة المعقدة في البحث البيئي. فيجب فهم التنبؤات من النماذج المناخية العالمية من حيث تأثيرها على المدن أو المناطق من أجل توجيه عملية صنع القرار على المستوى الوطني أو المحلي. على سبيل المثال، التنبؤ بعدد أيام الصيف حيث تصل درجات الحرارة إلى 30 درجة مئوية داخل مدينة خلال 20 عاماً. ويمكن لهذه المواقع الصغيرة الوصول إلى بيانات رصد متعمقة حول بيئتها، مثل تلك التي توفرها محطات الطقس. ولكن بالنظر إلى التغييرات الأساسية التي أحدثها تغير المناخ، فمن الصعب إجراء تقديرات موثوقة من هذه البيانات وحدها.

ويمكن سد الفجوة بين هذين الشكلين من المعرفة بمساعدة التعلم الآلي. حيث سيؤدي التحليل الهجين الناتج إلى تحسين النماذج المناخية التي تنتجها تقنيات التحليل التقليدية. وتقديم صورة كاملة للآثار المحلية لتغير المناخ، فيمكنه دمج المخرجات منخفضة الدقة للنماذج المناخية مع بيانات رصد مفصلة.

كما تساهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي على تحليل البيانات، فيتم إنتاج كميات كبيرة من البيانات أثناء البحث في العلوم البحثية. مما يجعل من الصعب فصل الميزات أو الإشارات المثيرة للاهتمام عن ضوضاء الخلفية وتصنيفها بشكل مناسب.

الخاتمة:

في الختام، تستعد تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات لإحداث ثورة في مجموعة واسعة من الصناعات. فلقد أدت عمليات النشر الكبيرة بالفعل إلى تغيير عملية صنع القرار ونماذج الأعمال وتخفيف المخاطر. وأداء النظام في قطاعات المالية والأمن القومي والرعاية الصحية والعدالة الجنائية والنقل والمدينة الذكية. بالتأكيد، يلعب الذكاء الاصطناعي في العلوم دوره الخاص، فهذه التغييرات تنتج مزايا اقتصادية واجتماعية كبيرة.

يمكنك طلب خدمات خاصة من فريق البيان من هنا.

مرفق فيديو لاستخدام أدوات وتطبيقات الذكاء الصناعي في البحث العلمي