في خطوة مبتكرة، تمكن فريق من الباحثين في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) من تطوير نهج جديد يعتمد على الذكاء الاصطناعي لتوقع نتائج التفاعلات الكيميائية. يأتي هذا البحث كجزء من جهود كبيرة لاستغلال قوة نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة في هذا المجال، حيث تم الإبلاغ عن النتائج في 20 أغسطس في مجلة Nature.
تحسين توقعات التفاعلات الكيميائية
تواجه محاولات توقع نتائج التفاعلات الكيميائية تحديات كبيرة، حيث كانت العديد من النماذج السابقة تفتقر إلى فهم المبادئ الفيزيائية الأساسية مثل قوانين حفظ الكتلة. ومع ذلك، نجح الباحثون في دمج هذه القيود الفيزيائية في نموذج توقع التفاعل، مما زاد من دقة وموثوقية النتائج.
كيفية عمل النموذج
يعتمد النموذج الجديد، المعروف باسم FlowER (Flow matching for Electron Redistribution)، على تقنية تم تطويرها في السبعينيات تستخدم مصفوفة إلكترونية لتمثيل الإلكترونات في التفاعل. يتيح هذا النظام تتبع جميع الإلكترونات في التفاعل لضمان عدم إضافة أو حذف أي إلكترونات بشكل عشوائي.
فوائد النموذج
حفظ الكتلة: يضمن النموذج الحفاظ على الكتلة والإلكترونات، مما يجعله أكثر دقة من النماذج التقليدية.
توقعات موثوقة: يوفر النظام توقعات دقيقة لآليات التفاعل، مما يجعله أداة مفيدة لتقييم التفاعلية ورسم مسارات التفاعل.
تطبيقات متعددة: يمكن استخدام النموذج في مجالات متعددة مثل الكيمياء الطبية واكتشاف المواد والكيمياء الكهربائية.
التحديات المستقبلية
على الرغم من النتائج المشجعة، يقر الباحثون بأن النموذج لا يزال في مرحلة مبكرة. إذ تم تدريبه على بيانات تتعلق بأكثر من مليون تفاعل كيميائي، لكنه لا يغطي بعض المعادن وأنواع معينة من التفاعلات التحفيزية. يسعى الفريق الآن لتوسيع فهم النموذج للمعادن والدورات التحفيزية.
يمثل هذا البحث خطوة هامة نحو تحسين توقعات التفاعلات الكيميائية باستخدام الذكاء الاصطناعي. بينما لا يزال هناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به، فإن النتائج الأولية تشير إلى إمكانية استخدام هذا النهج في اكتشاف تفاعلات جديدة وفهم آلياتها.
هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
