كيف يمكن لبيانات الكم تعليم الذكاء الاصطناعي تحسين الكيمياء

عالمي - وكالة أنباء إخباري

كيف يمكن لبيانات الكم تعليم الذكاء الاصطناعي تحسين الكيمياء

لطالما كانت محاكاة سلوك الإلكترونات في المواد تحديًا أساسيًا في الكيمياء وعلوم المواد، نظرًا لتعقيداتها الهائلة. إن فهم كيفية تفاعل الإلكترونات بدقة أمر بالغ الأهمية لتطوير مواد جديدة ذات خصائص مبتكرة، من البطاريات الفعالة إلى الأدوية المنقذة للحياة. ومع ذلك، فإن الطرق الحسابية الكلاسيكية غالبًا ما تواجه جدارًا من القيود، حيث تضطر إلى التضحية بالدقة من أجل السرعة، أو العكس.

لتبسيط هذا التحدي، قدم أستاذ الفيزياء في جامعة تولين، جون ب. بيردو، في عام 2001 استعارة «سلم يعقوب». تصور بيردو هذا السلم كتمثيل للتدرج الهرمي للتعقيد الحسابي في وصف سلوك الإلكترونات. في أدنى درجات السلم، كانت النماذج بسيطة، حيث تعالج الذرات ككرات متصلة بزنبركات، مما يسمح بمحاكاة سريعة لملايين الذرات ولكن بدقة منخفضة. كلما صعد المرء السلم، تزداد المتطلبات الرياضية والحسابية، وتصبح أوصاف الواقع الذري أكثر دقة، لتصل إلى قمة السلم حيث يتم وصف الطبيعة بشكل مثالي من خلال حسابات مكثفة بشكل لا يصدق، وهو ما يشبه رؤية إلهية.

ومع ذلك، تظل قمة سلم بيردو بعيدة المنال بالنسبة لأجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية. الأساليب الأكثر دقة، مثل نظرية الكثافة الوظيفية (DFT) أو طريقة هارتري-فوك، تتضمن سلوكًا كموميًا كاملاً للإلكترونات الفردية ولكنها تبسط تفاعلاتها بطريقة متوسطة، مما يحد من قدرتها على محاكاة جزيئات كبيرة. في القمة، توجد طرق مثل التجميع المقترن (Coupled-cluster) وتفاعل التكوين الكامل (FCI)، وهي دقيقة للغاية ولكنها مكلفة حسابيًا بشكل كبير، مما يقصرها حاليًا على الجزيئات الصغيرة جدًا أو مجموعات فرعية من الإلكترونات.

هنا يظهر الابتكار التحويلي في تقاطع الحوسبة الكمومية والذكاء الاصطناعي. تتصور مايكروسوفت، جنبًا إلى جنب مع شركاء مثل مختبر شمال غرب المحيط الهادئ الوطني (PNNL)، نهجًا هجينًا يهدف إلى «ثني» سلم يعقوب، وجعل حتى أعلى درجاته في متناول اليد. يبدأ هذا النهج باستخدام أجهزة الكمبيوتر الكمومية لتوليد بيانات دقيقة بشكل استثنائي حول سلوك الإلكترونات – بيانات سيكون حسابها مكلفًا للغاية بالطرق الكلاسيكية. ثم تُستخدم هذه البيانات المولدة كميًا لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعمل على أجهزة كلاسيكية، والتي يمكنها بعد ذلك التنبؤ بخصائص المواد بسرعة ملحوظة. من خلال الجمع بين الدقة الكمومية والسرعة التي يحركها الذكاء الاصطناعي، يمكننا تسلق سلم يعقوب بشكل أسرع، وتصميم مواد جديدة بخصائص مبتكرة وبجزء بسيط من التكلفة.

تكمن أهمية هذا النهج في معالجة تحدي «ارتباط الإلكترون»، وهو التفاعل المعقد بين الإلكترونات الذي يعد حاسمًا لوصف الأنظمة الكيميائية بدقة. بينما تبسط الطرق الكلاسيكية هذه التفاعلات، فإن الحوسبة الكمومية لديها القدرة على نمذجتها بدقة غير مسبوقة. هذا أمر حيوي بشكل خاص في الأنظمة التي تتفاعل فيها الإلكترونات بقوة، مثل الموصلات الفائقة ذات درجة الحرارة العالية، أو في المركبات التي تحتوي على ذرات معدنية أساسية للعمليات التحفيزية.

الآثار المترتبة على هذا الاندماج هائلة. يمكن للذكاء الاصطناعي المعزز بالكم أن يسرع بشكل كبير تطوير البطاريات والأدوية، مما يؤدي إلى علاجات أكثر فعالية للأمراض ومنتجات يومية أكثر أمانًا واستدامة. يتجاوز هذا التأثير مجالات الرعاية الصحية والطاقة؛ يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي هذه البحث عن محفزات غير معروفة سابقًا لتثبيت الكربون الجوي والتخفيف من تغير المناخ، واكتشاف تفاعلات كيميائية جديدة لتحويل النفايات البلاستيكية إلى مواد خام مفيدة، وإزالة «المواد الكيميائية الأبدية» السامة من البيئة. كما يمكنها الكشف عن كيمياء بطاريات جديدة لتخزين طاقة أكثر أمانًا ودمجًا، وتسريع اكتشاف الأدوية للطب الشخصي.

إن الشراكة بين مايكروسوفت ومختبر شمال غرب المحيط الهادئ الوطني، التي استخدمت الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء لتحديد مواد محتملة لإلكتروليتات البطاريات، هي شهادة على الإمكانات العملية لهذا النهج. وقد أدت هذه الجهود بالفعل إلى تصنيع واختبار مواد واعدة، مما يدل على قدرة التآزر بين الكم والذكاء الاصطناعي على تحقيق نتائج ملموسة.

مع استمرار تطور الحوسبة الكمومية والذكاء الاصطناعي، فإن دورهما كأدوات حاسمة في السعي وراء علوم المواد والكيمياء الجديدة سيتزايد. هذا المزيج القوي لا يعد فقط بتحسين النتائج الحالية ولكن بفتح آفاق جديدة تمامًا في تصميم المواد، والفهم العميق لآليات التفاعل المعقدة، والقدرة على التلاعب بالمادة على مستواها الأساسي. إننا على أعتاب عصر جديد من الاكتشافات الكيميائية التي ستشكل عالمنا بطرق عميقة، وإن كانت غالبًا غير مرئية.

وكالة أنباء إخباري