لوس أنجلس (الولايات المتحدة) - أعلنت شركة الذكاء الاصطناعي التابعة لغوغل “ديب مايند” عن طرح نموذج AlphaFold 3 الجديد الذي يستطيع التنبؤ ببنية البروتينات والأحماض النووية وكافة جزئيات الحياة، ومن المقرر أن يساعد ذلك النموذج الباحثين في الاكتشافات المحتملة في مجالات الطب والزراعة وتطوير الأدوية وغيرها.

وكانت الإصدارات السابقة من النموذج قادرة فقط على التنبؤ بتركيبة البروتينات، لكن النموذج الجديد ألفا فولد 3 قادر أيضًا على التنبؤ بتركيبات الحمض النووي بنوعيه DNA وRNA بالإضافة إلى جزيئات بيولوجية أصغر تسمى الربيطات Ligands مما يزيد فاعلية النموذج في المجالات العلمية.

وتقول ديب مايند إن النموذج الجديد يُظهر تحسنًا بنسبة قدرها 50 في المئة من ناحية دقة التنبؤ مقارنة بالإصدارات السابقة من النموذج.

وقال ديميس هاسابيس، الرئيس التنفيذي لشركة ديب مايند، في المؤتمر الصحفي الذي عقدته الشركة “إن نموذج ألفا فولد 3 يُعد خطوة على الطريق فيما يتعلق باستخدام الذكاء الاصطناعي لفهم علوم البيولوجيا ووضع نماذج لها”، مشيرًا إلى الأهمية الكبيرة للنموذج السابق في مجال الأبحاث البيولوجية.

وفيما يتعلق بآلية عمل النموذج، فإن ألفا فولد 3 يحتوي على مكتبة من الهياكل الجزيئية، ويدخل الباحثون قائمة بالجزيئات التي يريدون دمجها، ثم يستخدم النموذج آلية الانتشار لإنشاء نموذج ثلاثي الأبعاد للبنية الجديدة، وهي الآلية نفسها التي تعتمد عليها بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تُستخدم في توليد الصور مثل Stable Diffusion.

وتعمل شركة ديب مايند على التوظيف التجاري الفعلي لنموذجها المتطور، وقد أعلنت عن شراكة مع شركة الأدوية إيزومورفيك لابس، التي تستخدم النموذج حاليًا في مشاريعها الداخلية من أجل تحسين فهم الأمراض والمساعدة في تطوير الأدوية، كما توفر الشركة للباحثين إمكانية الوصول إلى النموذج للأغراض الأكاديمية غير التجارية.

وتقول غوغل إنها تعمل مع الخبراء والباحثين والقادة السياسيين من أجل نشر النموذج على نحو مسؤول، وإنها تعاونت مع المتخصصين لمعرفة المخاطر المحيطة بالنموذج الجديد قبل إطلاقه.

ومع أن النموذج يفتح الباب أمام إمكانات هائلة في البحث العلمي، تؤكد غوغل أن بعض خبراء الأمن الحيوي يعتقدون أن نماذج الذكاء الاصطناعي قد تسهّل أيضًا مع التقنيات الأخرى تصميم مسببات الأمراض والسموم وجعلها أكثر قابلية للانتشار وتحقيق الأضرار.

وقول المسؤولون في ديب مايند إن منصة ألفا فولد ستساعد العلماء على وضع فرضيات جديدة لاختبارها في المختبر، وتسريع سير العمل وتمكين المزيد من الابتكار. وتوفر المنصة للباحثين طريقة يسهل الوصول إليها لإنشاء تنبؤات، بغض النظر عن وصولهم إلى الموارد الحسابية أو خبرتهم في التعلم الآلي.

وعادة يستغرق التنبؤ التجريبي ببنية البروتين من قبل الباحثين طيلة سنوات العمل على رسالة الدكتوراه ويكلّف مئات الآلاف من الدولارات. وباستخدام النموذج السابق لألفا فولد تم التنبؤ بمئات الملايين من الهياكل، التي كانت ستستغرق مئات الملايين من سنوات البحث بالمعدل الحالي لتجارب البيولوجيا الهيكلية الحالية.

ولإدراك أهمية النموذج علينا أن نعلم أن داخل كل خلية نباتية وحيوانية وبشرية توجد المليارات من الآلات الجزيئية، تتكون من بروتينات وحمض نووي وجزيئات أخرى، ولكن لا توجد قطعة واحدة تعمل بمفردها. فقط من خلال رؤية كيفية تفاعلها معا، عبر ملايين أنواع التركيبات، يمكننا البدء في فهم عمليات الحياة حقا.