نموذج ذكاء اصطناعي جديد يدمج جينوم كل الأنواع الحية
تاريخ النشر: 19th, March 2025 GMT
كشفت مجموعة باحثين تموّل عملها منظمة «آرك إنستيتيوت» عن نموذج جديد للذكاء الاصطناعي يدمج جينوم مختلف الأنواع الحية، في ظل طموحاتها بالمساهمة في تطوير علاجات جديدة.
يتضمن «إيفو 2» أكثر من 128 ألف جينوم كامل في قاعدة بياناته التي تستضيفها شركة «أمازون ويب سيرفيسس» التابعة لـ«أمازون» والمتخصصة بالسحابة (الحوسبة من بعد)، بحسب بيان.
وقد ابتُكر نموذج الذكاء الاصطناعي بالتعاون مع شركة «إنفيديا» العملاقة لأشباه الموصلات.
واستُخدمت نحو ألفي شريحة H100، المنتج الرئيسي لـ«إنفيديا»، لتطوير النموذج.
وترمي هذه الشراكة مع «ايفو 2» إلى أن يكون النموذج أداة قادرة على «تسريع المعارف بالأمراض البشرية المعقدة»، بحسب سيلفانا كونرمان، وهي مديرة «آرك إنستيتيوت» التي تموّل وتنسق المشاريع البحثية.
ويُفترض أن يتيح النموذج «فهم المتغيرات الجينية المرتبطة بمرض معين»، ثم «إنشاء جزيئات جديدة تهاجم هذه المناطق بدقة لعلاج المرض»، بحسب بيان لـ«إنفيديا».
وقد أتاحت اختبارات أجريت على جين مرتبط بسرطان الثدي باستخدام «إيفو 2»، تحديد الطفرات الجينية الحميدة أو المسببة للأمراض بموثوقية بلغت نسبتها 90%، بحسب «آرك إنستيتيوت».
ويتمتع برنامج الذكاء الاصطناعي الجديد هذا بقدرة على المساعدة في تطوير أنواع جديدة من النباتات الأكثر مقاومة للظروف المناخية وأكثر ثراءً بالعناصر الغذائية.
يمكن استخدامه أيضا لتطوير إنزيمات قادرة على تحطيم البلاستيك مثلا.
المصدر: لجريدة عمان
إقرأ أيضاً:
أوبريتر ذكاء اصطناعي جديد ينجز المهام ويتسوق عنك
في عصر التحول الرقمي، يشهد مجال الذكاء الاصطناعي تطورًا مستمرًا، حيث أصبحت الأدوات الذكية جزءًا أساسيًا من استراتيجيات الشركات لتحسين كفاءة العمل وزيادة الإنتاجية واتخاذ القرارات.
ومن بين هذه الأدوات، يبرز وكيل الذكاء الاصطناعي "أوبريتر" (Operator) بصفته حلًا متقدمًا يوفر ميزات فريدة تجعله مختلفًا عن غيره من أدوات الذكاء الاصطناعي، حيث يتيح أتمتة المهام وتحليل البيانات بذكاء.
ويستطيع وكيل الذكاء الاصطناعي هذا مراجعة الظروف المتغيرة آنيًا والتفاعل معها وفقًا لذلك، بدلًا من مجرد تنفيذ أوامر محددة مسبقًا.
وفي هذا المقال، نستعرض كيفية عمل "أوبريتر"، وما يميزه عن غيره من أدوات الذكاء الاصطناعي، وكيف يمكن للشركات والأفراد الاستفادة منه.
ما هو "أوبريتر"؟هناك عشرات التعريفات المختلفة لوكيل الذكاء الاصطناعي، ولكنه في الأساس نموذج ذكاء اصطناعي قادر على تنفيذ الإجراءات، وليس تقديم الإجابات فقط.
وبالاعتماد على هذا التعريف، فإن "أوبريتر" هو نموذج لغوي كبير قادر على قراءة الشاشة، واستخدام فأرة افتراضية، ولوحة مفاتيح للكتابة.
وصممت "أوبن إيه آي" (OpenAI) نظام الذكاء الاصطناعي المتقدم هذا من أجل تنفيذ العمليات والمهام وإدارتها بطريقة مستقلة أو شبه مستقلة، مثل التسوق من البقالة، معتمدًا في ذلك على التقنيات المتقدمة، مثل "التعلم العميق" (Deep Learning)، و "معالجة اللغة الطبيعية" (NLP)، و "التعلم الآلي" (Machine Learning).
إعلانويهدف "أوبريتر" إلى أتمتة المهام المعقدة، وتقليل الأخطاء البشرية، وتحسين الكفاءة التشغيلية من خلال اتخاذ القرارات الذكية المستندة إلى البيانات، وذلك عبر العمل في بيئات متعددة، بما في ذلك الأعمال التجارية، والرعاية الصحية، والتعليم، والصناعات التقنية.
ويعمل وكيل الذكاء الاصطناعي داخل نافذة المتصفح، ويستطيع فعل أي شيء تقريبًا يستطيعه الإنسان باستخدام الحاسوب، مثل حجز طاولة في مطعم، والتسوق لشراء سلع بسيطة، وملء نماذج عبر الإنترنت، وشراء تذاكر حفلات موسيقية، وحجز رحلات طيران وفنادق.
كيف يعمل "أوبريتر"؟يعمل "أوبريتر" من خلال سلسلة من الخطوات المتكاملة، حيث يجمع البيانات من مصادر متعددة، مثل قواعد البيانات، ومنصات التواصل، وأجهزة الاستشعار في البيئات الصناعية، ويدمج هذه البيانات في نظام موحد لتحليلها.
وباستخدام خوارزميات "معالجة اللغة الطبيعية" و "التعلم الآلي"، يجهز "أوبريتر" البيانات وينظيمها، مما يسهل عملية التحليل.
ويستخدم "أوبريتر" خوارزميات تحليل البيانات من أجل تحديد الأنماط والاتجاهات في البيانات.
كما يستطيع أيضًا التنبؤ بالنتائج المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية، الأمر الذي يساعد في اتخاذ قرارات دقيقة.
وبناءً على التحليل، يتخذ "أوبريتر" قرارات أو يقدم توصيات. وتتراوح هذه القرارات ما بين إرسال تنبيهات بسيطة إلى إدارة عمليات معقدة، مثل تخطيط الإنتاج.
ويتميز "أوبريتر" بقدرته على التعلم من البيانات الجديدة والتجارب السابقة وتحسين أدائه مع مرور الوقت، مما يزيد دقته ويجعله قادرًا على التكيف مع التغيرات.
ويستطيع وكيل الذكاء الاصطناعي الاتصال بما يسمى "واجهات برمجة التطبيقات" (APIs) المختلفة والتفاعل مع برامج المؤسسات لتنسيق العمليات بسلاسة.
واعتمادًا على "معالجة اللغة الطبيعية"، يفهم "أوبريتر" الأوامر النصية والصوتية، مما يسمح للمستخدمين بالتفاعل معه بسهولة عبر الرسائل النصية أو الأوامر الصوتية.
إعلانوينفذ "أوبريتر" المهام المتكررة تلقائيًا، مما يوفر الوقت والجهد على المستخدمين، ويضمن تقليل الأخطاء التشغيلية.
يتمتع "أوبريتر" بالعديد من المميزات مقارنةً بغيره من أدوات الذكاء الاصطناعي، إذ يستطيع تحسين أدائه بمرور الوقت وفقًا لاحتياجات المستخدمين، مما يزيد الكفاءة في التعامل مع تحديات العمل المختلفة.
ويحلل وكيل الذكاء الاصطناعي البيانات فور وصولها، مما يوفر رؤى فورية تساعد في اتخاذ القرارات السريعة.
ويتيح "أوبريتر" خيارات تشفير قوية للحفاظ على سرية المعلومات، مما يجعله مناسبًا للشركات التي تهتم بحماية بياناتها الحساسة.
ويدعم المحادثات الصوتية والنصية بطريقة سلسلة مقارنةً بالأدوات التقليدية، مما يسهل استخدامه في بيئات العمل المختلفة.
ويتميز "أوبريتر" بمرونته العالية، حيث من الممكن تكييفه للعمل في مختلف المجالات، مثل التجارة الإلكترونية، والرعاية الصحية، والخدمات المالية، مما يجعله أداة متعددة الاستخدامات.
ويعتمد "أوبريتر" على الذكاء التحليلي من أجل استخراج الرؤى الدقيقة من البيانات واتخاذ القرارات التي تعتمد على التنبؤات المستقبلية.
ويتكامل وكيل الذكاء الاصطناعي بسهولة مع الأنظمة الحالية، مما يجعله خيارًا مثاليًا للشركات التي تعتمد على بنى تحتية تقنية معقدة.
كيفية الاستفادة من "أوبريتر"؟بالنسبة للشركات، يساعد "أوبريتر" في تحسين الإنتاجية من خلال تنفيذ المهام المتكررة بسرعة وكفاءة، مما يسمح للموظفين بالتركيز على المهام الاستراتيجية.
ويقدم وكيل الذكاء الاصطناعي توصيات قائمة على البيانات لمساعدة المدراء في اتخاذ القرارات المدروسة.
كما أنه قادر على تحسين تجربة العملاء من خلال الرد التلقائي على الاستفسارات، وتحليل سلوك العملاء من أجل تقديم عروض مخصصة.
إعلانويستطيع "أوبريتر" التنبؤ بالطلب، وتحسين إدارة المخزون لتقليل التكاليف التشغيلية، وتسهيل عمليات الفوترة، وإدارة الحسابات المستحقة، وتحليل البيانات المالية.
وفيما يتعلق بالأفراد، فإن "أوبريتر" يساعد في إدارة الوقت من خلال تنفيذ المهام الشخصية تلقائيًا، مثل جدولة المواعيد، وإعداد التذكيرات.
ويحسن وكيل الذكاء الاصطناعي تجربة التعلم من خلال توفير محتوى مخصص بناءً على اهتمامات المستخدم، مثل التوصيات التعليمية والتدريبية.
ويساعد "أوبريتر" في تعزيز الأمان الرقمي للأفراد من خلال المساعدة في اكتشاف التهديدات السيبرانية المحتملة، مثل محاولات الاحتيال أو الاختراق.
كما أنه يبسط المهام اليومية عبر المساعدة في إدارة البريد الإلكتروني، وتصنيف الرسائل المهمة، وتذكير المستخدمين بالمهام العاجلة.
ومن الممكن استخدام "أوبريتر" في مجالات عديدة، بما في ذلك:
الرعاية الصحية: يستطيع وكيل الذكاء الاصطناعي دعم الأطباء في تحليل صور الأشعة الطبية واتخاذ قرارات التشخيص، وتحسين إدارة السجلات الطبية والتنبؤ بالأمراض المحتملة لدى المرضى، وأتمتة جداول المواعيد وتحسين تجربة المرضى. الخدمات المالية: يستطيع وكيل الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات الأسواق المالية والتنبؤ بالتغيرات المستقبلية، وتعزيز الأمن من خلال كشف العمليات الاحتيالية في المعاملات المصرفية، وتسهيل عمليات إدارة المحافظ الاستثمارية بناءً على البيانات الذكية. التجارة الإلكترونية: يستطيع وكيل الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات العملاء لتقديم توصيات مخصصة، وتحسين استراتيجيات التسويق عبر تحليل سلوك المستهلكين، وتحسين إدارة المخزون والطلب لتقليل التكاليف. التحديات المحتملةبغض النظر عن الفوائد الكبيرة التي يوفرها "أوبريتر"، هناك بعض التحديات التي يجب أخذها في الاعتبار، ويشمل ذلك التكلفة العالية، وتعقيد التكامل، والمخاوف الأمنية، والاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي.
إعلانوقد تكون تكاليف تطوير وكيل الذكاء الاصطناعي واستخدامه مرتفعة، وخاصةً للمؤسسات الصغيرة والمتوسطة.
كما يتطلب دمجه مع الأنظمة الحالية خبرة تقنية لضمان عمله بكفاءة. وقد يؤدي الاعتماد الزائد على "أوبريتر" إلى تقليل التفاعل البشري في بعض المجالات الحساسة.
ومع تخزين كميات كبيرة من البيانات وتحليلها، يجب ضمان حماية المعلومات الحساسة من التهديدات السيبرانية.
ويعتمد أداء "أوبريتر" بشكل كبير على جودة البيانات المدخلة، وقد تؤدي البيانات غير الدقيقة أو غير الكاملة إلى نتائج غير موثوقة.
في الختام، يمثل وكيل الذكاء الاصطناعي "أوبريتر" نقلة نوعية في عالم الذكاء الاصطناعي، حيث يوفر حلولًا ذكية للأتمتة وتحليل البيانات وتحسين كفاءة العمل.
وبفضل قدراته المتقدمة في التعلم الذاتي والتحليل الفوري، يستطيع "أوبريتر" تحسين الكفاءة التشغيلية واتخاذ القرارات بشكل سريع ودقيق.
ومع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، قد تصبح مثل هذه الأدوات جزءًا لا غنى عنه في حياتنا اليومية وعالم الأعمال.
ومع ذلك، يجب الأخذ في الاعتبار التحديات المحتملة، مثل جودة البيانات والتكلفة، من أجل ضمان نجاح استخدام هذه التقنية.