يعمل الدماغ البشري بالكامل عبر التفاعلات الكيميائية، ومع ذلك كثيرًا ما يُوصف بأنه أقوى حاسوب في العالم. وقد اختبر مشروع CORENET المدعوم من الاتحاد الأوروبي ما إذا كان من الممكن استخدام مبدأ مشابه في المختبر: فقد عالجت شبكات من التفاعلات الكيميائية داخل مفاعلات مجهرية البيانات، وقرأ الذكاء الاصطناعي الإجابات منها. إنه مجال تلتقي فيه الكيمياء وعلوم الحاسوب وتحليل البيانات على طاولة واحدة، وفي النهاية يمكنك أن تتحقق مما إذا كان هذا الأسلوب في العمل يناسبك.
عندما يفكر الناس في الحواسيب، يتخيلون عادةً المعالجات والكابلات والشاشات. أما المادة التي نشرتها خدمة CORDIS فتبدأ بمقارنة مختلفة: أقوى حاسوب في العالم هو الدماغ البشري، وهو يعمل بالكامل عبر التفاعلات الكيميائية. ومن هنا ينشأ السؤال الذي طرحه الباحثون في مشروع CORENET الأوروبي: هل يمكن أن تكون الكيمياء نموذجًا لنوع جديد تمامًا من الحوسبة؟
يعمل المشروع، الذي يدعمه الاتحاد الأوروبي ويموّله مجلس الابتكار الأوروبي، على بناء أجهزة حوسبة تحاكي الدماغ. وتُعالَج المعلومات فيها بواسطة شبكات من التفاعلات الكيميائية تُعرف باسم CRN. وتصبح الجزيئات حاملةً للبيانات، وتصبح طريقة تغيّرها هي طريقة معالجة هذه البيانات. ويشكّل العمل جزءًا من جهد أوسع تبذله المشاريع الممولة من الاتحاد الأوروبي للنهوض بالتعلم الآلي.
ويشرح ويلهلم هاك (Wilhelm Huck)، الأستاذ ورئيس فريق CORENET في جامعة رادبود (Radboud University) في هولندا، الفكرة قائلًا: «استلهمنا فكرتنا من الدماغ البشري، وهو نفسه معالج كيميائي. لذلك شرعنا في إثبات أن شبكات التفاعلات الديناميكية الموجودة داخل بيئات مجهرية السوائل قادرة على أداء مهام حسابية عالية المستوى».
تُسمّى التقنية التي استخدمها العلماء الحوسبة بالخزّان (reservoir computing). وقد طبّقها الفريق على رقائق مجهرية السوائل، وهي مفاعلات صغيرة جدًا تتدفق عبرها المواد الكيميائية. ونقطة البداية طبقة إدخال كيميائية تتكوّن من:
تشكّل هذه العناصر معًا الخزّان. وتنطلق التفاعلات من جزيئات أولية بسيطة تحتوي على ذرة كربون أو ذرتين، ثم توسّع الفضاء الكيميائي لتولّد عشرات المركّبات الأكثر تعقيدًا في بنيتها.
النقطة الأساسية أن نتيجة التفاعلات ليست عشوائية. فظروف الإدخال ترتبط بتركيب النواتج، لذلك تعطي الإعدادات المختلفة في البداية نمطًا مختلفًا من الجزيئات في النهاية. ويمكن بعد ذلك تحليل هذه الاستجابة الكيميائية.
وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. فالخوارزميات تستخلص معلومات ذات معنى من الاستجابة الكيميائية. وعمليًا، تؤدي التفاعلات جزءًا من العمل الحسابي، وتساعد أدوات الذكاء الاصطناعي على قراءة ما يعنيه ذلك.
كانت إحدى النتائج الرئيسية النجاح في تطوير سير عمل الحوسبة الكيميائية بالخزّان وأتمتته. فقد أنتجت المدخلات الكيميائية المتدفقة عبر المفاعلات المجهرية مخرجات غير خطية، جرى تحليلها وتفسيرها لحل مهام التصنيف والتنبؤ، وهي مشكلات مألوفة لكل من عمل مع التعلم الآلي.
كما وضع الباحثون بروتوكولات للتحكم في شبكات التفاعل هذه ومراقبتها وتوجيهها. ووفق المادة المنشورة، فهذه خطوة مهمة نحو حوسبة قابلة للتوسع قائمة على الجزيئات.
وقد وُصفت النتائج في مقال بارز نُشر في مجلة «Nature» بعنوان «Chemical reservoir computation in a self-organizing reaction network». وبيّن المقال كيف يمكن لتفاعلات الفورموز والأنظمة ذات الصلة أن تعمل كركائز للحوسبة الجزيئية. ويجري الآن إنهاء عمل لاحق: يُراد به إثبات إمكانية تعميم المفهوم، عبر حاسوب خزّاني جيد الأداء مبني على شبكة تفاعلات جرى تطويرها حديثًا.
يوضح CORENET كيف تتلاشى الحدود بين مجالات الدراسة. ويؤكد منسّق المشروع أندريس دي لا إسكوسورا (Andres de la Escosura)، الأستاذ المشارك في جامعة مدريد المستقلة، أن النجاح جاء من تعاون تخصصات كثيرة معًا: «سُررنا بمدى نجاح هذا النهج، وبكيفية اجتماع مجموعتنا الاستثنائية من العلماء الأكاديميين وعلماء الصناعة لمواجهة هذا التحدي الكبير المتمثل في الجمع بين كيمياء الأنظمة والموائع المجهرية والاستقلاب الشامل والذكاء الاصطناعي».
ولكل من يختار تخصصًا دراسيًا أو مسارًا فرعيًا، هناك عدة دروس هنا. فالكيميائي الذي يفهم تحليل البيانات قد يجد نفسه في فريق يعمل على مستقبل الحوسبة. ويمكن لمتخصص في علوم الحاسوب أو التعلم الآلي أن يجد عملًا مثيرًا حيث لا تأتي البيانات من شاشة بل من مفاعل مجهري. ومن الجدير بالملاحظة أيضًا أن العلماء الأكاديميين وعلماء الصناعة عملوا جنبًا إلى جنب، فلا تبقى أبحاث كهذه حبيسة جدران الجامعات.
بالنظر إلى ما عمل عليه الفريق، تلتقي عدة مجالات معرفية كل يوم في مشاريع كهذه: كيمياء التفاعلات والحفز، والموائع المجهرية، وتحليل الخلائط الكيميائية، والتعلم الآلي. ليس مطلوبًا من أحد أن يتقن كل هذه المجالات دفعة واحدة، لكن إيجاد مكانك في فريق كهذا يصبح أسهل إذا فهمت لغة المجالات المجاورة.
CORENET محاولة لبناء أجهزة حوسبة تعالج فيها التفاعلات الكيميائية المعلومات، على غرار الدماغ البشري. وقد أظهر الباحثون أن شبكات التفاعل في المفاعلات المجهرية تُنتج استجابات يمكن للذكاء الاصطناعي تحويلها إلى حلول لمهام التصنيف والتنبؤ. ويحتاج عمل كهذا إلى أشخاص من مجالات مختلفة، من كيمياء الأنظمة إلى الذكاء الاصطناعي.
يستند هذا المقال إلى مادة نشرتها خدمة CORDIS التابعة للمفوضية الأوروبية.
5 أسئلة · دقيقة واحدة
English
Čeština
Deutsch
Español
Français
Magyar
Italiano
Polski
Português
Русский
Slovenčina
Türkçe
Українська
العربية
中文