حققت شركة DeepMind، التابعة لجوجل، سبقًا مهمًا في عالم التكنولوجيا بعدما استخدمت الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالبنية التركيبية لأكثر من مليوني مادة جديدة، وأشادت الشركة بهذا الإنجاز مشيرةً إلى احتمال توظيفه لتحسين التكنولوجيا على أرض الواقع.
ونشرت DeepMind ورقة بحثية بخصوص هذا الأمر في دورية نيتشر العلمية، وقال إنّ قرابة 400 ألف من تصميماتها الافتراضية قابلةٌ للإنتاج قريبًا في ظروف مخبرية. وينطوي هذا البحث المهم على مجموعة من التطبيقات العملية المحتملة، التي تشمل إنتاج بطاريات وألواح شمسية ورقائق إلكترونية بأداء يفوق نظيراتها الموجودة حاليًا.
مع ذلك قد تستغرق عملية اكتشاف المواد الجديدة وتركيبها وقتًا طويلًا حتى تتحقق على أرض الواقع؛ إذ استلزم الأمر في السابق عقدين من الزمن حتى أصبحت بطاريات الليثوم أيون متاحةً للاستخدام التجاري، ومكونًا رئيسًا في أجهزة إلكترونية كثيرة مثل الهواتف وأجهزة الحواسيب المحمولة والسيارات الكهربائية وغيرها.
وتحدّث السيد إيكين دوجوس كوبوك، عالم الأبحاث في شركة DeepMind، عن هذا الاكتشاف قائلًا: "نأمل حقًا أن نستفيد من التحسينات الكبيرة في التجارب، وعمليات التركيب المستقل، ونماذج تعلم الآلة، فنستطيع تقصير الجدول الزمني الممتد بين 10 إلى 20 عامًا، وبذلك نصل إلى مدة معقولة".
استخدمت DeepMind في تدريب نظام الذكاء الاصطناعي لديها بيانات مشروع المواد (Materials Project)، الذي يعرف بأنّه مجموعة بحثية دولية تأسست في مختبر لورانس بيركلي الوطني عام 2011، وتتضمن الأبحاث الحالية المتاحة عن 50 ألف مادة معروفة. وأعلنت الشركة أيضًا أنها ستشارك بياناتها مع مجتمع الأبحاث العلمية ساعية بذلك إلى الإسراع في بلوغ إنجازات أخرى واكتشاف المواد الجديدة.
وقالت كريستين بيرسون، مديرة مشروع Materials Project: "تعزف الشركات في هذه الصناعة عن المخاطرة فيما يخصّ المشاريع المرتفعة النفقات، فربما يستلزم الأمر بعض الوقت ريثما تصبح المواد الجديدة مجدية. لذلك إذا وسعنا تقليص النفقات اللازمة، فسيكون ذلك أمرًا رائعًا".
وتؤكد DeepMind أنها لن تقف عند هذا الحد، بل إنّها ستولي عنايتها وتركيزها حاليًا على توظيف الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بسهولة تصنيع تلك المواد الجديدة في المختبرات.
