بات بالإمكان استخدام الذكاء الاصطناعي لتوقع الدالة الموجية الجزيئية -وهي وصف رياضي لحالة نظام كمي معزول- أو الخصائص الإلكترونية للجزيئات، إذ طور فريق من بحاثة جامعة ووريك وجامعة برلين التقنية وجامعة لوكسمبورغ ذكاءً اصطناعيًا ابتكاريًا لتسريع عملية تصميم العقاقير والمواد الجديدة.

تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق عادة في توقع سلوكيات الشراء وتمييز الوجوه وخط اليد، إلا أنها تتجه في مجالات البحث العلمي، إلى أن تكون أداة أساسية في الاكتشافات العلمية.

ففي الكيمياء، أصبحت تقنيات الذكاء الاصطناعي عنصرًا فعالًا في توقع مخرجات التجارب وعمليات المحاكاة الخاصة بالأنظمة الكمية. ولتحقيق ذلك، ينبغي أن يكون النظام قادرًا على إدماج قوانين الفيزياء الأساسية في نظامه.

وبقيادة جامعة ووريك، شُكّل فريق متعدد الاختصاصات من علماء فيزياء وكيمياء وحاسوب، بالإضافة إلى علماء من جامعة برلين التقنية وجامعة لوكسمبورغ، وطوروا معًا خوارزمية تعلم عميق قادرة على توقع الحالة الكمية للجزيئات أو الدوال الموجية والتي تحدد كافة خصائص الجزيئات.

ونشر الفريق ورقتهم العلمية في مجلة نيتشر كومينيكيشنز تحت عنوان «توحيد تعلم الآلة والكيمياء الكمية مع شبكة عصبية عميقة للدوال الموجية الجزيئية.» وأشارت الورقة إلى أن الذكاء الاصطناعي نجح في إنجاز مهمته بتعلم كيفية حل معادلات أساسية في ميكانيكا الكم.

ومعلوم أن حل هذه المعادلات بالوسائل التقليدية يستدعي موارد حاسوبية ضخمة ذات أداء عالٍ، فضلًا عن أنه يستغرق شهورًا، ما يشكل عقبة رئيسة أمام التصميم الحاسوبي للجزيئات الجديدة مخصصة الغرض في التطبيقات الصناعية والطبية. لكن خوارزمية الذكاء الاصطناعي تقدم توقعات دقيقة عبر حاسوب نقال أو هاتف ذكي خلال ثوان معدودة.

وصرح رينهارد ماورير؛ أستاذ قسم الكيمياء في جامعة ووريك «هذا الإنجاز حصيلة جهود استغرقت ثلاثة أعوام، واستدعت معرفة علمية بالعلوم الحاسوبية لتطوير خوارزمية ذكاء اصطناعي مرنة إلى درجة كافية لرصد شكل الدالة الموجية وسلوكها، وتطلبت كذلك خبرة بالكيمياء والفيزياء لتجهيز البيانات الكيميائية الكمية وتقديمها في صورة مفهومة للخوارزمية.»

وخلال برنامج زمالة متعدد الاختصاصات دام ثلاثة شهور، عمل الفريق في معهد الرياضيات البحتة والتطبيقية التابع لجامعة كاليفورنيا لوس أنجلوس لإنجاز النماذج الرياضية المطلوبة لتعلم الآلة فيزياء الكم.

وصرح كلاوس روبرت؛ البروفسور من معهد هندسة البرمجيات وعلم الحاسوب النظري في جامعة برلين التقنية «يشكل هذا العمل متعدد الاختصاصات إنجازًا مهمًا، لأنه يظهر أن وسائل الذكاء الاصطناعي قادرة على إنجاز أصعب جوانب عمليات المحاكاة للجزيئات الكميّة بكفاءة. وخلال الأعوام المقبلة، سترسخ أنظمة الذكاء الاصطناعي دورها كلاعب أساسي في الاكتشافات العملية في الكيمياء الحاسوبية وفيزياء الجزيئات.»

وأضاف إلكسندر كاتشنكو؛ الأستاذ في قسم الفيزياء والمواد في جامعة لوكسمبورغ «يفتح هذا الإنجاز آفاقًا جديدة للتصميم المركب عندما يصبح بالإمكان ضبط خصائص الجزيئات البنيوية والإلكترونية معًا لتحقيق معايير التطبيق المطلوبة.»