أداة ذكاء صناعي قد تساعد في تصميم الأدوية وتطويرها

أداة ذكاء صناعي قد تساعد في تصميم الأدوية وتطويرها
TT

أداة ذكاء صناعي قد تساعد في تصميم الأدوية وتطويرها

أداة ذكاء صناعي قد تساعد في تصميم الأدوية وتطويرها

طور علماء في جامعة الملك عبد الله للعلوم والتقنية (كاوست) أداة حاسوبية جديدة تستخدِم الذكاء الصناعي للاستدلال على خصائص البروتينات، من حيث ارتباطها بالحمض النووي الريبي (RNA).
وجدير بالذكر أن البروتينات تعد من المكونات الأساسية للمادة الحية، وهي تشكل أعلى نسبة من مكونات الخلية بعد الماء، حيث تصل نسبتها حتى 15 في المائة في الخلايا الحية. والبروتينات هي المسؤولة عن البنية المميزة لكل خلية، وعن جميع الوظائف الحيوية للخلية ونشاطها. أما الحمض النووي الريبي فهو أحد الأحماض النووية التي تتكون منها الكروموسومات، والتي تنقل الصفات الوراثية من جيل لآخر.

برنامج مطور
ويتفوق البرنامج المطور من قبل علماء كاوست الذي يحمل اسم «نيوكليك نت» (NucleicNet) على غيره من النماذج التي تنتمي للنوع نفسه كونه يقدم فهماً بيولوجياً إضافياً أعمق من شأنه أن يساعد على تصميم الأدوية وتطويرها.
وبحسب جوردي هومينج لام، الباحث المشارك السابق في «كاوست» المؤلف المشارك الأول للدراسة الحالية، فإن الارتباط بالحمض النووي الريبي يُعد سمة أساسية لكثير من البروتينات، ويضيف: «بمقدور إطارنا الحاسوبي الجديد القائم على البناء التركيبي أن يكشف خصائص ارتباط الحمض النووي الريبي لدى هذه البروتينات، وهو أمر له أهميته في توصيف طبيعة كثير من الأمراض». هذا وتتفاعل البروتينات في المعتاد مع جزيئات الحمض النووي الريبي بصفته وسيلة للتحكم في عمليتين، هما: معالجة نُسَخ الجينات ونقلها، وأي انحراف في هذه التفاعلات قد يعطّل تدفق المعلومات داخل الخلية، مما يهدد بحدوث اضطرابات، مثل مرض السرطان وبعض أمراض تنكس الأعصاب.
ولمعرفة أجزاء الحمض النووي الريبي التي تميل إلى الارتباط مع البروتين على نقاط مختلفة منه، استعان لام وزملاؤه بتقنية «التعلم العميق»، وتمكَّن مع طالب الدكتوراه يو لي، من خلال عملهما في معمل الدكتور أكسين غاو، أستاذ علوم الحاسب الآلي المشارك، وذلك بمركز أبحاث العلوم البيولوجية الحاسوبية في «كاوست»، من تعليم وتدريب برنامج «NucleicNet» على كيفية التعرُّف تلقائياً على السمات التركيبية التي تميز التفاعلات بين البروتينات والحمض النووي الريبي.

التعلم العميق
ومفهوم «التعلم العميق»، بصفته أحد فروع علم تعلم الآلة (machine learning)، يعني ببساطة الطريقة التي يتمكن بها الكومبيوتر من «تعلم» محاكاة طريقة تفكير البشر المستندة إلى التدريب واكتساب الخبرة. ورغم أن هذه التقنية لا تزال في مراحلها الأولى، فإن أنظمة «التعلم العميق» أصبحت لها تطبيقات على أرض الواقع، مثل أنظمة توجيه السيارات ذاتية القيادة، وتشخيص الأمراض، والحصول على عقاقير جديدة، وتحليل أنماط ارتكاب الجرائم، والكشف عن المخدرات، والبصمة الوراثية، وغيرها.
وقد قام الباحثان بتدريب خوارزمية الذكاء الصناعي باستخدام بيانات تركيبية ثلاثية الأبعاد مأخوذة من 158 مركباً من المركبات المختلفة الناتجة عن الارتباط بين البروتينات والحمض النووي الريبي، والمتاحة على قواعد البيانات العامة. وبمقارنة نماذج برنامج «NucleicNet» الجديدة بالنماذج التنبؤية الأخرى - التي تعتمد جميعها على مُدخلات سلسلة الحمض النووي، لا على معلومات تركيبية- تبيَّن لفريق «كاوست» أن البرنامج يمكنه رصد المواقع المرتبطة بجزيئات الحمض النووي الريبي على سطح البروتين بدقة عالية.
إضافة إلى ذلك، يمكن للأداة الجديدة، على خلاف أي نموذج آخر، أن تتوقع أي الجوانب من جزيء الحمض النووي الريبي هي التي ترتبط بالبروتين.
وتمكن لام ولي وجاو، بالتعاون مع الباحثين في الصين والولايات المتحدة، من التحقق من صحة برنامجهم عن طريق مجموعة متنوعة من البروتينات المرتبطة بالحمض النووي الريبي، بما في ذلك البروتينات المسببة لمرض سرطان اللثة، والتصلب الجانبي الضموري، لإثبات أن التفاعلات التي استنتجها برنامج «NucleicNet» تطابقت بشكل كبير مع تلك التي كشفت عنها التقنيات التجريبية.
ويقول لام: «إن السمات القائمة على البنية التركيبية لم تكن تحظى سوى باهتمام ضئيل من قبل الأطر الحاسوبية الأخرى؛ لقد نجحنا في ترويض قدرات (التعلم العميق) لكي نستدل على تلك التفاعلات الخفية». جدير بالذكر أن برنامج «NucleicNet» متاح بالمجان للباحثين الذين يرغبون في التنبؤ بمواقع الارتباط الخاصة بالحمض النووي الريبي، وذلك من خلال الرابط التالي:
http://www.cbrc.kaust.edu.sa/NucleicNet



لأول مرة: الذكاء الاصطناعي يصمم توربين رياح لتوليد الطاقة بين المباني

لأول مرة: الذكاء الاصطناعي يصمم توربين رياح لتوليد الطاقة بين المباني
TT

لأول مرة: الذكاء الاصطناعي يصمم توربين رياح لتوليد الطاقة بين المباني

لأول مرة: الذكاء الاصطناعي يصمم توربين رياح لتوليد الطاقة بين المباني

صمم نظام ذكاء اصطناعي جديد توربين رياح لأول مرة في التاريخ، وفقاً لمطوره.

نظام ذكاء هندسي ثوري

وأعلنت شركة «EvoPhase» البريطانية أن الذكاء الاصطناعي الخاص بها تخلى عن جميع القواعد الراسخة في هندسة مثل هذه الأجهزة. وبناءً على اختباراتها، فإن اختراعها أكثر كفاءة بسبع مرات من التصميمات الحالية.

تتكون «شفرة برمنغهام» The Birmingham Blade -كما تسمي الشركة التوربين- من ست أذرع موازية للأرض متصلة بمحور عمودي مركزي. وتحتوي كل ذراع على شفرة رأسية، وسطح به موجتان تغيران زاوية هجومهما عبر ارتفاعها وطولها.

لعمل مع سرعات رياح منخفضة

يتم تحسين توربينات الرياح التقليدية لسرعات رياح تبلغ نحو 33 قدماً في الثانية. في المقابل، تم تصميم «الشفرة» لسرعات الرياح المتوسطة المنخفضة النموذجية للمناطق الحضرية مثل برمنغهام، والتي تبلغ نحو 12 قدماً في الثانية. هذا يزيد قليلاً عن ثمانية أميال (13كلم تقريباً) في الساعة.

وتم تحسين التصميم للعمل بين المباني الشاهقة التي تنتج أنماط اضطراب تؤثر على فاعلية تصميمات التوربينات الحضرية الأخرى. وإذا ثبت أن هذا صحيح، فقد يفتح التصميم الباب أمام إنتاج كهرباء غير محدود في المباني المكتبية والسكنية بتكلفة تكاد تكون معدومة.

يقول ليونارد نيكوسان، كبير مسؤولي التكنولوجيا في الشركة، في بيان صحافي: «كان استخدام الذكاء الاصطناعي ضرورياً للتحرر من التحيزات طويلة الأمد التي أثرت على تصميمات التوربينات خلال القرن الماضي. سمح لنا الذكاء الاصطناعي باستكشاف إمكانيات التصميم خارج نطاق التجارب البشرية التقليدية».

وفقاً لنيكوسان، تمكن المصممون من «توليد واختبار وتحسين أكثر من 2000 تصميم لتوربينات الرياح في غضون أسابيع قليلة، ما أدى إلى تسريع عملية التطوير لدينا بشكل كبير وتحقيق ما كان يستغرق سنوات وملايين الجنيهات من خلال الطرق التقليدية».

سحر «التصميم التطوري»

«التصميم التطوري الموجه بالذكاء الاصطناعي» هو منهجية تقوم على نفس فكرة الانتقاء الطبيعي. تبدأ العملية بتوليد آلاف المتغيرات التصميمية التي يتم تقييمها وفقاً لوظيفة «البقاء للأفضل»، والتي تحدد مدى نجاح كل متغير في تلبية أهداف المشروع. ويختار الذكاء الاصطناعي أفضل البدائل لاستخدامها أساساً لتكرارات جديدة، وإعادة الجمع بين الميزات وتنويعها لتطوير إصدارات محسنة.

تتكرر هذه الخطوات حتى يصل الذكاء الاصطناعي إلى حل يحقق تحسين جميع العلامات المهمة مثل الكفاءة الديناميكية الهوائية، والاستقرار الهيكلي، والوزن، أو الاكتناز.

تقول الشركة إن عمليتها تتجنب التحيزات البشرية الموجودة في الهندسة التقليدية. بطبيعتها، تكون الهندسة التقليدية محدودة بالأفكار والمعرفة السابقة.

من ناحية أخرى، يستكشف الذكاء الاصطناعي مجموعة واسعة من الاحتمالات دون القيود في العقل البشري. عندما تجمع بين جيل الذكاء الاصطناعي والتكرار التطوري، يمكن أن يؤدي هذا إلى نتائج مبتكرة تتحدى غالباً الفطرة السليمة ولكنها لا تزال تعمل.

إن نهج التصميم التطوري هذا ليس جديداً تماماً، إذ استخدمت صناعة الطيران والفضاء برامج بهذه القدرات لسنوات. ومثلاً استخدمت شركة «إيرباص»، بالتعاون مع شركة «أوتوديسك»، عملية مماثلة لتصميم حاجز مقصورة خفيف الوزن للغاية لطائراتها من طراز A320وظهرت النتيجة مستوحاة من هياكل العظام الطبيعية، ما أدى إلى انخفاض الوزن بنسبة 45 في المائة مقارنة بالهياكل المماثلة المصممة بالطرق التقليدية.

كما طبقت شركة «جنرال إلكتريك» الخوارزميات التطورية في إعادة تصميم حامل محرك نفاث جديد، مما أدى إلى انخفاض وزن القطعة بنسبة 80 في المائة. وتستخدم وكالة «ناسا» أيضاً هذه التقنية منذ سنوات، ففي عام 2006 استخدمت الوكالة خوارزمية تطورية لتصميم «هوائي متطور».

نجاح توربين «برمنغهام بليد»

لقد طبق فريق المصممين بقيادة الدكتور كيت ويندوز - يول من جامعة برمنغهام هذه العملية التطورية لحل مشكلة تكافح العديد من تصميمات التوربينات لمعالجتها: كيفية العمل بكفاءة في البيئات الحضرية، حيث تكون الرياح أبطأ وأكثر اضطراباً بسبب المباني.

ويقول نيكوسان: «كنا بحاجة إلى توربين يمكنه التقاط سرعات الرياح المنخفضة نسبياً في برمنغهام مع إدارة الاضطرابات الناجمة عن المباني المحيطة. وكان لا بد أن يكون التصميم أيضاً مضغوطاً وخفيف الوزن ليناسب التركيبات على الأسطح».

* مجلة «فاست كومباني» خدمات «تريبيون ميديا»