هوش مصنوعی (AI) به سرعت در حال تغییر **هوش مصنوعی و اکتشافات علمی** است، از پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها گرفته تا کنترل همجوشی هسته‌ای. این نه پیشرفت، پتانسیل هوش مصنوعی را برای پرداختن به چالش‌های جهانی در حوزه **هوش مصنوعی و اکتشافات علمی** برجسته می‌کند.
هوش مصنوعی (AI) دیگر یک مفهوم آینده‌نگرانه نیست؛ بلکه ابزاری قدرتمند است که چشم‌انداز اکتشافات علمی را تغییر می‌دهد. برای دهه‌ها، پیشرفت علمی، هرچند قابل توجه، در برخی زمینه‌ها با رکود مواجه شده بود. با این حال، ظهور هوش مصنوعی و محاسبات کوانتومی، نیروی تازه‌ای به تحقیقات تزریق کرده و پیشرفت‌ها را در رشته‌های مختلف تسریع نموده است. از پیشرفت‌های مراقبت‌های بهداشتی گرفته تا راه‌حل‌های زیست‌محیطی، تأثیر هوش مصنوعی هم اکنون ملموس است و نگاهی اجمالی به آینده‌ای ارائه می‌دهد که در آن چالش‌های پیچیده علمی با سرعت و دقت بی‌سابقه‌ای حل می‌شوند.
این قدرت تحول‌آفرین هوش مصنوعی در علم، محور اولین مجمع هوش مصنوعی برای علم بود که به طور مشترک توسط انجمن سلطنتی و گوگل دیپ‌مایند میزبانی شد. این رویداد دانشمندان برجسته، سیاست‌گذاران و متخصصان صنعت را گرد هم آورد تا پتانسیل هوش مصنوعی برای ایجاد انقلاب در تحقیقات علمی و اهمیت مشارکت‌های دولتی و خصوصی در پیشبرد نوآوری را بررسی کنند.
نه پیشرفت کلیدی، پیشرفت قابل توجه حاصل از کاربرد هوش مصنوعی در علم را نشان می‌دهد:
-
پیش‌بینی ساختار پروتئین: درک ساختار سه‌بعدی پروتئین‌ها برای کشف دارو و تحقیقات بیماری بسیار مهم است. آلفافولد (AlphaFold)، که توسط گوگل دیپ‌مایند توسعه داده شده است، چالش ۵۰ ساله تاخوردگی پروتئین را حل کرد و ساختار میلیون‌ها پروتئین را با سرعت و دقت قابل توجهی پیش‌بینی کرد. این پایگاه داده رایگان، دانشمندان را در سراسر جهان قادر ساخته است تا تحقیقات در زمینه‌هایی مانند توسعه دارو، مبارزه با مقاومت آنتی‌بیوتیکی و مقابله با آلودگی پلاستیک را تسریع کنند. پیشرفت‌های بیشتر با آلفافولد ۳ نوید پیش‌بینی ساختار و تعامل همه مولکول‌های زیستی را می‌دهد.
-
نقشه‌برداری از مغز انسان: پیچیدگی‌های مغز انسان مدت‌هاست موضوع مطالعه‌ای فشرده بوده است. یک پروژه مشترک با مشارکت گوگل و آزمایشگاه لیختمن در هاروارد، بخش کوچکی از مغز انسان را با جزئیات بی‌سابقه‌ای نقشه‌برداری کرده و ساختارهایی را که قبلاً دیده نشده بودند، آشکار کرده است. مجموعه داده‌های در دسترس عموم، شامل حاشیه‌نویسی‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی، تحقیقات علوم اعصاب را تسریع می‌کند.
-
پیش‌بینی دقیق سیل: پیش‌بینی دقیق و به موقع سیل برای آمادگی و کاهش بلایا بسیار مهم است. مدل پیش‌بینی سیل مبتنی بر هوش مصنوعی گوگل، پیش‌بینی‌های قابل اعتمادی را تا هفت روز قبل ارائه می‌دهد که ۱۰۰ کشور را پوشش می‌دهد و ۷۰۰ میلیون نفر از آن بهره‌مند می‌شوند. این فناوری دقت و زمان هشدارهای سیل را به طور قابل توجهی بهبود بخشیده و امکان واکنش موثرتر در برابر بلایا را فراهم می‌کند.
-
تشخیص زودهنگام آتش‌سوزی: با افزایش خطر آتش‌سوزی در اثر تغییرات آب و هوایی، تشخیص زودهنگام بسیار مهم است. فایرست (FireSat)، یک پروژه مشترک بین تحقیقات گوگل و خدمات جنگلداری ایالات متحده، از هوش مصنوعی و یک صورت فلکی ماهواره‌ای جدید برای تشخیص آتش‌سوزی‌های کوچک در اندازه یک کلاس درس در عرض ۲۰ دقیقه استفاده می‌کند. این تشخیص سریع امکان زمان واکنش سریع‌تر را فراهم می‌کند و به طور بالقوه جان، اموال و منابع طبیعی را نجات می‌دهد.
-
پیش‌بینی پیشرفته آب و هوا: گراف‌کست (GraphCast)، یک مدل هوش مصنوعی متن‌باز از گوگل دیپ‌مایند، شرایط آب و هوایی را تا ۱۰ روز قبل با دقت و سرعت بیشتری نسبت به روش‌های سنتی پیش‌بینی می‌کند. توانایی آن در پیش‌بینی مسیرهای طوفان و خطرات مرتبط مانند سیل، همانطور که با طوفان لی نشان داده شد، پتانسیل هوش مصنوعی را برای بهبود پیش‌بینی آب و هوا و آمادگی در برابر بلایا نشان می‌دهد.
-
استدلال ریاضی: هوش مصنوعی از نظر تاریخی در استدلال ریاضی پیچیده با مشکل مواجه بوده است. آلفا-هندسه (AlphaGeometry)، که توسط گوگل دیپ‌مایند توسعه داده شده است، با حل مسائل پیچیده هندسه در سطحی قابل مقایسه با یک مدال‌آور طلای المپیاد انسانی، به موفقیت دست یافته است. این سیستم‌های هوش مصنوعی همراه با آلفا-اثبات (AlphaProof)، توانایی حل درصد قابل توجهی از مسائل تاریخی المپیاد بین‌المللی ریاضی را نشان دادند و ظرفیت رو به رشد هوش مصنوعی را برای استدلال پیشرفته و پتانسیل کشف دانش ریاضی جدید برجسته کردند.
-
شبیه‌سازی‌های شیمی کوانتومی: محققان گوگل، با همکاری دانشگاه کالیفرنیا، برکلی و دانشگاه کلمبیا، بزرگترین شبیه‌سازی‌های شیمی را تا به امروز روی یک کامپیوتر کوانتومی انجام دادند. این شبیه‌سازی‌ها که با روش‌های کلاسیک رقابت می‌کنند و نیاز به کاهش خطای کمتری دارند، راه را برای پیش‌بینی‌های دقیق‌تر واکنش‌پذیری و سینتیک شیمیایی هموار می‌کنند و امکانات جدیدی را برای به کارگیری شیمی برای حل چالش‌های دنیای واقعی باز می‌کنند.
-
پیشرفت‌های علم مواد: گنوم (GNoME) (شبکه‌های گراف برای کاوش مواد)، یک ابزار هوش مصنوعی از گوگل دیپ‌مایند، صدها هزار ماده بالقوه پایدار را کشف کرده است. این پیشرفت پیامدهای قابل توجهی برای توسعه سلول‌های خورشیدی، باتری‌ها و حتی ابررساناهای کارآمدتر دارد و به آینده‌ای پایدارتر کمک می‌کند. در دسترس بودن عمومی پیش‌بینی‌های گنوم، تحقیقات در این زمینه حیاتی را بیشتر تسریع می‌کند.
-
کنترل همجوشی هسته‌ای: کنترل همجوشی هسته‌ای، فرآیندی که به خورشید نیرو می‌دهد، مدت‌هاست که یک هدف علمی بوده است. گوگل دیپ‌مایند، با همکاری مرکز پلاسمای سوئیس، یک سیستم هوش مصنوعی توسعه داده است که قادر به کنترل خودکار پلاسما در داخل یک راکتور همجوشی است. این نقطه عطف نشان دهنده گامی مهم به سوی دستیابی به همجوشی پایدار و آزاد کردن پتانسیل انرژی پاک و فراوان است.
این نه مثال، تأثیر تحول‌آفرین هوش مصنوعی را در رشته‌های مختلف علمی نشان می‌دهد. تلاش‌های مشترک بین محققان، فناوران و سیاست‌گذاران، نوآوری را هدایت می‌کند و سرعت اکتشاف را تسریع می‌بخشد و راه‌حل‌هایی برای برخی از مبرم‌ترین چالش‌های بشریت ارائه می‌دهد و آینده‌ای را شکل می‌دهد که در آن هوش مصنوعی نقش محوری در پیشرفت علمی ایفا می‌کند.
اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: google
