يقوم العلماء بتعليم الذكاء الاصطناعي كيفية التفكير مثل الكيميائي المحترف

طور الباحثون إطارًا يفسر الإستراتيجية الكيميائية كلغة، مما يفتح طريقًا جديدًا للاكتشاف بمساعدة الذكاء الاصطناعي.

يعد تصميم الجزيئات من أصعب المهام في الكيمياء. سواء تم إنشاء أدوية جديدة أو مواد متقدمة، يجب بناء كل مركب من خلال سلسلة من التفاعلات المخططة بعناية. يتطلب رسم هذه الخطوات معرفة تقنية عميقة وتفكيرًا استراتيجيًا، ولهذا السبب يقضي الكيميائيون سنوات في تطوير هذه الخبرة.

وهناك تحديان رئيسيان يشكلان هذه العملية. الأول هو التركيب الرجعي، حيث يبدأ الكيميائيون بالجزيء المطلوب ثم يعملون بشكل عكسي لتحديد المواد الأولية الأبسط وطرق التفاعل المحتملة. يتضمن ذلك العديد من القرارات، مثل متى يتم تشكيل الحلقات أو كيفية التعامل مع المجموعات الوظيفية الحساسة. على الرغم من أن أجهزة الكمبيوتر يمكنها البحث في “مساحات كيميائية” واسعة، إلا أنها غالبًا ما تفشل عندما يتعلق الأمر بنوع الحكم الاستراتيجي الذي يطبقه الكيميائيون ذوو الخبرة.

أما التحدي الثاني فيتضمن آليات التفاعل، التي تشرح كيفية سير التفاعلات خطوة بخطوة خلال حركة الإلكترونات. إن فهم هذه الآليات يسمح للعلماء بالتنبؤ بتفاعلات جديدة، وتحسين الكفاءة، وتقليل تكلفة التجربة والخطأ. ورغم أن الأدوات الحسابية الحالية قادرة على توليد العديد من المسارات الممكنة، فإنها غالبا ما تفتقر إلى الحدس اللازم لتحديد أي منها أكثر واقعية.

دور جديد لنماذج اللغة في الكيمياء

فريق بحث بقيادة فيليب شوالير في EPFL قدم نهجًا مختلفًا يستخدم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) كأدوات تفكير في الكيمياء. بدلا من توليد الهياكل الكيميائية مباشرة، يتم استخدام هذه النماذج لتقييم وتوجيه الأساليب الحسابية الحالية.

يجمع النظام، المسمى Synthegy، بين خوارزميات البحث التقليدية مع الذكاء الاصطناعي يمكنها تفسير الاستراتيجيات الكيميائية المكتوبة باللغة الطبيعية.

يقول أندريس إم بران، المؤلف الأول لورقة Synthegy المنشورة في مجلة Matter: “عند صنع أدوات للكيميائيين، تكون واجهة المستخدم ذات أهمية كبيرة، وكانت الأدوات السابقة تعتمد على مرشحات وقواعد مرهقة”. “مع Synthegy، نمنح الكيميائيين القدرة على التحدث فقط، مما يسمح لهم بالتكرار بشكل أسرع بكثير والتنقل بين الأفكار الاصطناعية الأكثر تعقيدًا.”

يبدأ التوليف بجزيء مستهدف وتعليمات لغة واضحة من المستخدم. على سبيل المثال، قد يطلب الكيميائي تشكيل حلقة في وقت مبكر من العملية أو تجنب مجموعات الحماية غير الضرورية. يقوم برنامج التركيب الرجعي القياسي بعد ذلك بإنشاء العديد من طرق التفاعل المحتملة، والتي يتم تحويلها إلى نص ومراجعتها بواسطة نموذج اللغة.

يسجل النظام كل مسار بناءً على مدى مطابقته لأهداف المستخدم ويشرح أسبابه. وهذا يسهل على الباحثين مقارنة الخيارات والتركيز على الاستراتيجيات الواعدة. ومن خلال توجيه عمليات البحث الحسابية باستخدام اللغة الطبيعية، يستطيع الكيميائيون مواءمة النتائج بشكل أفضل مع النهج المقصود.

فهم آليات التفاعل

يطبق التخليق طريقة مماثلة لآليات التفاعل. إنه يقسم التفاعلات إلى حركات إلكترونية أساسية ويستكشف الاحتمالات المختلفة. يقوم نموذج اللغة بتقييم كل خطوة ويوجه العملية نحو الآليات الأكثر قبولًا كيميائيًا. ويمكنه أيضًا تضمين تفاصيل إضافية، مثل ظروف التفاعل أو افتراضات الخبراء، في شكل نص.

في اختبارات التخطيط التجميعي، حددت شركة Synthegy الطرق التي تتوافق مع المتطلبات الإستراتيجية المعقدة. في دراسة خبراء مزدوجة التعمية، أنتج 36 كيميائيًا 368 تقييمًا صحيحًا، واتفقت تقييماتهم مع نتائج النظام بنسبة 71.2 بالمائة من الوقت في المتوسط. ويمكن للإطار أن يشير إلى خطوات الحماية غير الضرورية، ويقيم جدوى التفاعل، ويسلط الضوء على مسارات أكثر كفاءة.

استراتيجية وآلية التجسير

يوضح Synthegy أن LLMs يمكن أن تعمل عبر مستويات متعددة من التفكير الكيميائي. يمكنهم التعرف على المجموعات الوظيفية، وتقييم التفاعلات الفردية، وتقييم المسارات الاصطناعية الكاملة. تعمل النماذج الأكبر حجمًا والأكثر تقدمًا بشكل أفضل، بينما تُظهر النماذج الأصغر قدرة محدودة أكثر.

يقترح هذا العمل طريقة جديدة للذكاء الاصطناعي لدعم الكيمياء. من خلال استخدام ماجستير إدارة الأعمال كمقيمين بدلاً من المولدات، يسمح Synthegy للكيميائيين بوصف أهدافهم بلغة واضحة والحصول على النتائج التي تعكس استراتيجيتهم. يمكن لهذا النهج تسريع اكتشاف الأدوية، وتحسين تصميم التفاعل، وتسهيل استخدام الأدوات الحسابية المتقدمة.

يقول أندريس إم بران: “إن العلاقة بين التخطيط التوليفي والآليات مثيرة للغاية: فنحن عادةً ما نستخدم آليات لاكتشاف تفاعلات جديدة تمكننا من تصنيع جزيئات جديدة”. “إن عملنا يعمل على سد هذه الفجوة حسابيًا من خلال واجهة لغة طبيعية موحدة.”

المرجع: “يساهم تنظيم الأكسدة والاختزال في مسارات الالتهابات العصبية في حدوث ضرر مرض الزهايمر “مرض الدماغ” بقلم لورين ن. كارنيفال، بيو بانيرجي، شو تشانغ، جازمين نافارو، تشارلين ك. راسبور، بارث باتيل، توموهيرو ناكامورا، إميلي شارر، هنري سكوت، نهي لانج، جولين ك. ديدريش، أماندا ج. روبرتس، جون ر. ييتس وستيوارت أ. ليبتون، 23 أبريل 2026، بيولوجيا الخلية الكيميائية.
DOI: 10.1016/j.chembiol.2026.03.017

التمويل: مؤسسة العلوم الوطنية السويسرية، NCCR Catalysis، برنامج Intel و Merck KGaA AWASES

لا تفوت أي اختراق: انضم إلى النشرة الإخبارية SciTechDaily.
تابعونا على جوجل و أخبار جوجل.