يحول الذكاء الاصطناعي فنه إلى إنتاج بروتينات بشرية جديدة
في الربيع الماضي، كشف مختبر ذكاء اصطناعي يسمى OpenAI عن تقنية تتيح لك إنشاء صور رقمية ببساطة عن طريق وصف ما تريد رؤيته. أطلق عليه DALL-E، أثار موجة من الأدوات المماثلة بأسماء مثل Midjourney و Stable Diffusion. وعدًا بتسريع عمل الفنانين الرقميين، استحوذ هذا الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي على خيال كل من الجمهور والنقاد – وهدد بتوليد مستويات جديدة من المعلومات المضللة عبر الإنترنت.
تعج وسائل التواصل الاجتماعي الآن بالمفاهيم المدهشة، حيث يتم إنشاء صور مفصلة بشكل صادم، وغالبًا ما تكون صورًا واقعية بواسطة DALL-E وأدوات أخرى. “صورة لدب يركب لوح تزلج في تايمز سكوير.” “فصيل كورجي لطيف في منزل مصنوع من السوشي.” “جيفلون زوكرجيتس.”
ولكن عندما يفكر بعض العلماء في هذه التقنية، فإنهم يرون أكثر من مجرد طريقة لإنشاء صور مزيفة. يرون طريقًا إلى علاج جديد للسرطان أو لقاح جديد للإنفلونزا أو حبة جديدة تساعدك على هضم الغلوتين.
باستخدام العديد من نفس التقنيات التي تدعم DALL-E والمولدات الفنية الأخرى، يقوم هؤلاء العلماء بإنشاء مخططات لبروتينات جديدة – آليات بيولوجية صغيرة يمكنها تغيير الطريقة التي تتصرف بها أجسامنا.
تنتج أجسامنا بشكل طبيعي حوالي 20000 بروتين، والتي تتعامل مع كل شيء من هضم الطعام إلى نقل الأكسجين عبر مجرى الدم. الآن، يعمل الباحثون على إنشاء بروتينات غير موجودة في الطبيعة، على أمل تحسين قدرتنا على محاربة الأمراض والقيام بأشياء لا تستطيع أجسامنا القيام بها بمفردها.
يعمل ديفيد بيكر، مدير معهد تصميم البروتين في جامعة واشنطن، على بناء البروتينات الحرفية لأكثر من 30 عامًا. بحلول عام 2017، أظهر هو وفريقه أن هذا ممكن. لكنهم لم يتوقعوا كيف سيؤدي ظهور تقنيات الذكاء الاصطناعي الجديدة إلى تسريع هذا العمل فجأة، وتقليص الوقت اللازم لإنشاء مخططات جديدة من سنوات إلى أسابيع.
قال بيكر: “ما نحتاج إليه هو بروتينات جديدة يمكنها حل مشاكل العصر الحديث، مثل السرطان والأوبئة الفيروسية”. “لا يمكننا انتظار التطور.” وأضاف: “الآن، يمكننا تصميم هذه البروتينات بشكل أسرع، وبمعدلات نجاح أعلى بكثير، وإنشاء جزيئات أكثر تعقيدًا يمكن أن تساعد في حل هذه المشكلات.”
في العام الماضي، نشر بيكر وزملاؤه ورقتان بحثيتان في مجلة Science يصفان كيف يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي المختلفة تسريع تصميم البروتين. لكن هذه الأوراق قد طغى عليها بالفعل بحث أحدث يعتمد على التقنيات التي تقود أدوات مثل DALL-E، مما يوضح كيف يمكن إنشاء بروتينات جديدة من نقطة الصفر مثل الصور الرقمية.
قال نيت بينيت ، أحد الباحثين العاملين في مختبر جامعة واشنطن: “أحد أقوى الأشياء في هذه التكنولوجيا هو أنها، مثل DALL-E، تقوم بما تخبرها أن تفعله”. “من موجه واحد، يمكنه إنشاء عدد لا نهائي من التصميمات.”
لتوليد الصور، يعتمد DALL-E على ما يسميه باحثو الذكاء الاصطناعي الشبكة العصبية، وهو نظام رياضي مصمم بشكل فضفاض على شبكة الخلايا العصبية في الدماغ. هذه هي نفس التقنية التي تتعرف على الأوامر التي تنبح بها على هاتفك الذكي، وتمكن السيارات ذاتية القيادة من تحديد (وتجنب) المشاة وترجمة اللغات على خدمات مثل Skype.
تتعلم الشبكة العصبية المهارات من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات الرقمية. من خلال تحديد الأنماط في آلاف صور فصيل كورجي، على سبيل المثال، يمكن أن يتعلم التعرف على فصيل كورجي. باستخدام DALL-E، بنى الباحثون شبكة عصبية بحثت عن الأنماط أثناء تحليلها لملايين الصور الرقمية والتعليقات النصية التي تصف ما تصوره كل من هذه الصور. بهذه الطريقة، تعلمت التعرف على الروابط بين الصور والكلمات.
عندما تصف صورة لـ DALL-E، تنشئ الشبكة العصبية مجموعة من الميزات الرئيسية التي قد تتضمنها هذه الصورة. قد تكون إحدى الميزات هي منحنى أذن الدبدوب. قد يكون الخط الآخر على حافة لوح التزلج. بعد ذلك، تقوم شبكة عصبية ثانية – تسمى نموذج الانتشار – بتوليد وحدات البكسل اللازمة لتحقيق هذه الميزات.
يتم تدريب نموذج الانتشار على سلسلة من الصور التي يتم فيها إضافة التشويش – النقص – تدريجيًا إلى الصورة الفوتوغرافية حتى تصبح بحرًا من وحدات البكسل العشوائية. أثناء تحليل هذه الصور، يتعلم النموذج تشغيل هذه العملية في الاتجاه المعاكس. عندما تغذيها بالبكسل العشوائي، فإنها تزيل التشويش وتحول هذه البيكسلات إلى صورة متماسكة.
في جامعة واشنطن، ومختبرات أكاديمية أخرى وشركات ناشئة جديدة، يستخدم الباحثون تقنيات مماثلة في جهودهم لإنشاء بروتينات جديدة.
تبدأ البروتينات كسلاسل من المركبات الكيميائية، ثم تلتف وتنطوي إلى أشكال ثلاثية الأبعاد تحدد كيف تتصرف. في السنوات الأخيرة، أظهرت مختبرات الذكاء الاصطناعي مثل DeepMind ، المملوكة لشركة Alphabet ، وهي نفس الشركة الأم مثل Google ، أن الشبكات العصبية يمكنها تخمين الشكل ثلاثي الأبعاد لأي بروتين في الجسم بدقة استنادًا إلى المركبات الأصغر التي يحتوي عليها – وهو رقم هائل. التقدم العلمي.
الآن، يتخذ باحثون مثل بيكر خطوة أخرى، باستخدام هذه الأنظمة لإنشاء مخططات لبروتينات جديدة تمامًا غير موجودة في الطبيعة. الهدف هو تكوين بروتينات تأخذ أشكالًا محددة جدًا؛ يمكن لشكل معين أن يخدم مهمة معينة، مثل مكافحة الفيروس المسبب لـ Covid-19.
بقدر ما يعزز DALL-E العلاقة بين التسميات التوضيحية والصور، يمكن للأنظمة المماثلة الاستفادة من العلاقة بين وصف ما يمكن أن يفعله البروتين والشكل الذي يتخذه. يمكن للباحثين تقديم مخطط تقريبي للبروتين الذي يريدونه، ثم يمكن لنموذج الانتشار أن يولد شكله ثلاثي الأبعاد.
قال نامراتا أناند ، باحث سابق في جامعة ستانفورد وهو أيضًا رائد أعمال، يبني شركة في هذا المجال من البحث: “باستخدام DALL-E، يمكنك طلب صورة باندا تأكل قطعة من الخيزران”. “بالمقابل، يمكن لمهندسي البروتين أن يطلبوا بروتينًا يرتبط بآخر بطريقة معينة – أو ببعض قيود التصميم الأخرى – ويمكن للنموذج التوليدي بنائه.”
الفرق هو أن العين البشرية يمكن أن تحكم على الفور على دقة صورة DALL-E. لا يمكن أن تفعل الشيء نفسه مع بنية البروتين. بعد أن تنتج تقنيات الذكاء الاصطناعي مخططات البروتين هذه، لا يزال يتعين على العلماء أخذها إلى المختبر الرطب – حيث يمكن إجراء التجارب باستخدام مركبات كيميائية حقيقية – والتأكد من قيامهم بما يفترض بهم القيام به.
لهذا السبب، يقول بعض الخبراء إن أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي يجب أن تؤخذ بعين الاعتبار. قالت فرانسيس أرنولد، الحائزة على جائزة نوبل والأستاذة المتخصصة في هندسة البروتين في معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا: “إن إنشاء هيكل جديد هو مجرد لعبة”. “ما يهم حقًا هو: ما الذي يمكن أن يفعله هذا الهيكل بالفعل؟”
ولكن بالنسبة للعديد من الباحثين، فإن هذه التقنيات الجديدة لا تعمل فقط على تسريع عملية إنشاء بروتين مرشح جديد للمختبر الرطب. إنها توفر طريقة لاستكشاف الابتكارات الجديدة التي لم يستطع الباحثون استكشافها بمفردهم في السابق.
قال Jue Wang، الباحث في جامعة واشنطن، “الشيء المثير ليس فقط أنهم مبدعون ويستكشفون الاحتمالات غير المتوقعة، بل أنهم مبدعون بينما يرضون أهدافًا أو قيودًا معينة في التصميم”. “هذا يحميك من الحاجة إلى فحص كل بروتين محتمل في الكون.”
في كثير من الأحيان، يتم تطوير آلات الذكاء الاصطناعي لأداء المهارات التي تأتي بشكل طبيعي للبشر، مثل تجميع الصور أو كتابة النصوص أو ممارسة ألعاب الطاولة. قال وانغ إن روبوتات تصميم البروتين تطرح سؤالًا أكثر عمقًا: “ما الذي يمكن للآلات أن تفعله ولا يستطيع البشر فعله على الإطلاق؟”
المصدر: khaleejtimes
شاهد ايضا:
