SciAgents فریم ورک هوش مصنوعی MIT : انقلابی در تولید فرضیه‌های نوآورانه علمی

تدوین یک فرضیه تحقیقاتی منحصر به فرد و امیدوار کننده، مهارت بنیادی برای هر دانشمندی است. دانشجویان دکترا در سال اول اغلب در تلاش‌اند تا موضوع آزمایش‌های خود را مشخص کنند. حال اگر هوش مصنوعی بتواند کمک کند، چه؟ محققان MIT با استفاده از هوش مصنوعی، فریم‌ ورک SciAgents را توسعه داده‌اند که به تولید و ارزیابی خودکار فرضیه‌های علمی کمک می‌کند. در ادامه بررسی می‌کنیم که چگونه این فناوری می‌تواند آینده تحقیقات علمی را تغییر دهد.

SciAgents  : نقش هوش مصنوعی در کشف مسیرهای تحقیقاتی جدید

مهندسان MIT به تازگی یک فریم ورک هوش مصنوعی توسعه داده‌اند که می‌تواند به ‌طور خودکار فرضیه‌های تحقیقاتی در زمینه مواد بیولوژیکی الهام گرفته از طبیعت را تولید و ارزیابی کند. این فریم ورک که SciAgents  نام دارد، با همکاری انسان و هوش مصنوعی، مسیرهای جدید تحقیقاتی را شناسایی و فرضیه‌های نوآورانه را ایجاد می‌کند.

فریم ورک هوش مصنوعی SciAgents ، از مجموعه‌ مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کند که هر کدام قابلیت‌ها و دسترسی به داده‌های خاص خود را دارند. این مدل‌ها از روش‌های استدلال گرافی بهره می‌برند که در آن یک گراف دانش، برای تعریف روابط بین مفاهیم علمی مختلف استفاده می‌شود. این روش مشابه نحوه عملکرد سیستم‌های بیولوژیکی است که در آن گروه‌هایی از عناصر ساده برای رسیدن به اهداف پیچیده همکاری می‌کنند.

محققان MIT معتقدند SciAgents می‌تواند فرضیه‌های علمی تولید کرده و نیازهای تحقیقاتی مواد الهام‌ گرفته از طبیعت را برطرف کند. آن ها در تلاش اند تا فرایند کشف علمی را شبیه ‌سازی کنند و بررسی کنند که آیا سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند خلاقیت نشان دهند و کشفیات جدیدی داشته باشند؟ هدف این است که فرآیند کشف، سریع‌تر و مؤثرتر از روش‌های سنتی انجام شود.

مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در پاسخ به سوالات قوی هستند، اما در تولید ایده‌های جدید محدودیت دارند. به همین دلیل محققان MIT  تصمیم گرفتند سیستم هوش مصنوعی خود را طوری طراحی کنند که قادر باشد فرایند پیچیده‌تری را انجام دهد و نه تنها اطلاعات را از حافظه خود بازیابی کند، بلکه بتواند به تولید دانش جدید بپردازد.

مطالب مرتبط : ۱۰ فناوری برتر ۲۰۲۵: از هوش مصنوعی ایجنت ‌محور تا سایبورگ‌ها!

چگونه هوش مصنوعی به تولید فرضیه‌های علمی مبتنی بر شواهد کمک می‌کند؟

در این روش، محققان از گراف دانش به‌ عنوان مبنا استفاده می‌کنند تا مفاهیم علمی مختلف را به هم متصل کنند. محققان با استفاده از حدود ۱۰۰۰ مطالعه علمی در مورد مواد زیستی، گراف‌های دانش را ایجاد کردند.پس از ایجاد گراف، محققان یک سیستم هوش مصنوعی توسعه دادند که شامل مدل‌های مختلفی برای کشف علمی است .

مدل‌های این چارچوب با همکاری یکدیگر مشکلات پیچیده را حل می‌کنند. اولین وظیفه‌ای که به آن‌ها داده می‌شود، تولید فرضیه تحقیقاتی است. تعاملات LLM پس از تعریف یک زیرگراف از گراف دانش آغاز می‌شود.

 مدل زبان «Ontologist» به تعریف اصطلاحات علمی در مقالات و بررسی ارتباطات بین آن‌ها می‌پردازد. سپس مدل‌های “Scientist 1” و “Scientist 2” یک پیشنهاد تحقیقاتی بر اساس عواملی مانند توانایی کشف ویژگی‌های غیر منتظره و نوآوری ایجاد می‌کنند.

در نهایت، مدل “Critic” نقاط قوت و ضعف فرضیه‌ها را بررسی کرده و پیشنهاداتی برای بهبود آن‌ها ارائه می‌دهد. به این ترتیب، این سیستم هوش مصنوعی قادر است ایده‌هایی نو و مبتنی بر شواهد علمی تولید کند که می‌تواند به پیشرفت‌های جدید در تحقیقات علمی منجر شود.

محققان MIT نتایج مثبتی را در زمینه تولید فرضیه‌های نوآورانه، به‌ ویژه در حوزه مواد بیولوژیکی، گزارش کردند. مانند چیپ‌های میکروسیالی بیومیمتیک کارآمدتر، بهبود خواص مکانیکی داربست‌های مبتنی بر کلاژن و تعامل بین گرافن و فیبریل‌های آمیلوئید برای ایجاد دستگاه‌های بیوالکترونیکی.

محققان MIT به ‌دنبال گسترش این روش‌ها هستند تا بتوانند هزاران ایده تحقیقاتی جدید تولید کرده و روش‌های شبیه‌ سازی پیشرفته‌تری را به سیستم خود اضافه کنند. این کار می‌تواند به تسریع فرآیند کشف در علوم مختلف کمک کند.

تحولات آینده با هوش مصنوعی در تحقیقات علمی

با توجه به پیشرفت‌های سریع در حوزه هوش مصنوعی، محققان MIT قصد دارند از این فناوری برای شبیه ‌سازی فرآیندهای پیچیده‌ تری مانند یادگیری عمیق و شبیه ‌سازی سیستم‌های بیولوژیکی استفاده کنند. این شبیه ‌سازی‌ها می‌توانند به محققان کمک کنند تا نه تنها به درک بهتری از چگونگی تعامل سیستم‌های مختلف در طبیعت برسند، بلکه به طراحی مواد جدید با ویژگی‌های بی ‌نظیر و کاربردهای نوین در صنعت پزشکی، داروسازی و محیط زیست دست یابند.

به عنوان مثال، اگر فریم ورک SciAgents بتواند فرضیه‌های جدیدی در زمینه مواد ترکیبی با ویژگی‌های خاص مانند قابلیت‌های خود ترمیمی یا پاسخ به تغییرات محیطی ایجاد کند، انقلابی در طراحی محصولات هوشمند و پایدار  روی می دهد.

محققان MIT در تلاش اند با استفاده از داده‌های زیستی، عملکرد این سیستم را بهبود بخشند. در آینده نزدیک، این فریم ورکمی‌تواند به ابزاری بسیار مهم برای توسعه مواد جدید، کشف داروهای نوین و حتی شبیه ‌سازی فرآیندهای پیچیده زیستی تبدیل شود که بر پایه یادگیری ماشین و داده‌های بزرگ بنا نهاده شده‌اند و نقشی کلیدی در پیشرفت‌های علمی و کاربردی ایفا خواهد کرد.

آیا فکر می‌کنید این فناوری می‌تواند جایگزین روش‌های سنتی شود؟ دیدگاه‌های خود را با ما در میان بگذارید!