تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الكيمياء
في السنوات الأخيرة ، ظهرت مصطلحات مثل التعلم العميق أو الشبكات العصبية العميقة في العديد من المجالات بما في ذلك الكيمياء التي توفر نهضة في مجال الذكاء الاصطناعي.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الكيمياء
لطالما كان التعلم من البيانات حجر الزاوية في البحث الكيميائي. في السنوات الستين الماضية ، تم إدخال طرق الكمبيوتر في الكيمياء لتحويل البيانات إلى معلومات ثم اشتقاق المعرفة من هذه المعلومات.
وقد أدى ذلك إلى إنشاء مجال المعلوماتية الكيميائية الذي خضع لتطورات مثيرة للإعجاب على مدار الستين عامًا الماضية ووجد تطبيقات في معظم مجالات الكيمياء من تصميم الأدوية إلى علم المواد.
شهدت تقنيات الذكاء الاصطناعي مؤخرًا ولادة جديدة في الكيمياء وسيتعين تحسينها للسماح لنا أيضًا بفهم الأسس الأساسية للبيانات الكيميائية.
بدءًا من الستينيات ، تم تطوير طرق الكمبيوتر التي سمحت للمرء بأداء التعلم الاستقرائي في الكيمياء ، وهو مجال أصبح يُعرف فيما بعد باسم المعلوماتية الكيميائية.
وجدت المعلوماتية الكيميائية تطبيقات مهمة في مجالات اكتشاف الأدوية ، والكيمياء التحليلية ، والكيمياء العضوية ، والبحوث الكيميائية الزراعية ، وعلوم الأغذية ، والعلوم التنظيمية ، وعلوم المواد ، والتحكم في التفاعلات الكيميائية .
تتوفر أيضًا مجموعة متنوعة من الأساليب الرياضية لنمذجة العلاقة بين الواصفات الجزيئية وخصائص المركب. هذه هي طرق التعلم الاستقرائي ويتم تصنيفها أحيانًا بأسماء مثل طرق تحليل البيانات أو التعلم الآلي أو التنقيب عن البيانات.
من الواضح أن هذه الكميات الهائلة من البيانات التي تراكمت من قبل الباحثين لا يمكن إدارتها إلا بأساليب الكمبيوتر.
وبالتالي ، يعد الوصول إلى قواعد البيانات شرطًا أساسيًا مسبقًا لأي تخطيط للعمل المخبري – وأي تحليل للبيانات. بدون قواعد بيانات لا يمكن تصور البحث الكيميائي الحديث بعد الآن.
تطبيق الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بنتيجة تفاعل كيميائي :
توجد أكبر قواعد بيانات التفاعل CASREACT و REAXYS وهما يحتويان على 123 مليون تفاعل و 49 مليون تفاعل ، على التوالي ،وبالتالي هناك دائمًا احتمال لوجود التفاعل المطلوب أو تفاعل وثيق الصلة.
تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال الكيمياء العضوية :
تطبيقه في مجال الأدوية :
تلعب قواعد البيانات دورًا مهمًا في عملية تصميم الأدوية ، سواء قواعد البيانات الخاصة بالمركبات المتوفرة في الشركة أو تلك الخاصة بالبنى المُنشأة فعليًا.
يتم جمع كميات هائلة من بيانات النشاط الحيوي المتاحة للجمهور من قبل المعاهد الوطنية للصحة في قاعدة بيانات PubChem التي تحتوي حاليًا على بيانات حول 103 مليون مركب و 259 مليون قيمة نشاط حيوي. مع تصميم الدواء وعملية التطوير التي تتطلب ذلك ، يجب استخدام أساليب المعلوماتية الحيوية والمعلوماتية الكيميائية.
ولا ينبغي أن ننسى ، في النهاية ، أن الجين هو مركب كيميائي وأن تمثيل الجين قد يستفيد في النهاية من تمثيله بطرق المعلومات الكيميائية.
تطبيقه في مجال التغذية :
أصبحت جودة الطعام مصدر قلق متزايد للمجتمع. يعد أصل الغذاء ، وسلامة الطعام ، وظهور الطعام ، والنكهة أو المذاق ، ومحتويات المضافات الغذائية من الموضوعات الرئيسية التي تم بحثها.
تم تطبيق بعض أساليب المعلومات الكيميائية للتحقيق في هذه الموضوعات. نما المجال إلى حد أنه حتى مصطلح “المعلوماتية الغذائية” تم صياغته.
تم إنشاء مجموعة متنوعة من قواعد البيانات بناءً على خصائص المواد الكيميائية الموجودة أو ذات الأهمية في الغذاء. مصطلح مهم هو تصنيف مركب على أنه GRAS (معترف به عمومًا على أنه آمن).
تعتبر الخصائص الحسية للأغذية مثل المذاق (مثل المر أو الحلو) أو النكهة أو الرائحة ذات اهتمامات عالية وقد تم تصميم نماذج لتحسين هذه الخصائص.
علاوة على ذلك ، يجب مراقبة خصائص المضافات الغذائية (مضادات الأكسدة ، مركبات الحفظ ، أو عوامل التلوين) عن كثب للتأكد من عدم إدخال مركبات ذات تأثيرات ضارة في الطعام.
تم تحليل المعلومات المتاحة باستخدام طرق المعلومات الكيميائية لبناء نماذج تنبؤية لخصائص هذه المضافات الغذائية.
تطبيقه في مجال الزراعة :
على مدى العقود الماضية ، ازدادت باستمرار متطلبات المركبات التي يتم إدخالها في السوق ككيماويات زراعية.
يتوقع المجتمع أن يكون لهذه المركبات سمية منخفضة ضد البشر والحيوانات المفيدة ، وتراكم أحيائي منخفض ، وأنشطة محددة تمامًا. وقد أدى ذلك إلى وضع يستخدم فيه تطوير مادة كيميائية زراعية جديدة نفس الأساليب المستخدمة في اكتشاف الأدوية.
وهكذا ، يتم استخدام كل من الطرق القائمة على الترابط والهيكل. علاوة على ذلك ، يجب تقدير الآثار الضارة مثل السمية دون استخدام التجارب على الحيوانات. وقد أدى ذلك إلى إدخال الأساليب القائمة على الخلايا واستخدامها و تم تطوير البرامج التجارية ، ما يسمى بالأنظمة الخبيرة ، مثل DEREK لمساعدة الكيميائيين وعلماء السموم في تقدير الخصائص المهمة للمركبات الجديدة لاستخدامها كمواد كيميائية زراعية.
مما سبق ذكره نجد أن الذكاء الاصطناعي يوفر أدوات قوية لمعالجة مشاكل الكيمياء الصعبة بطرق هادفة وغير متحيزة ، ويظهر الذكاء الاصطناعي الحالي واعدًا في المساعدة على تحديد الأنماط والارتباطات في البيانات وتقديم حلول للمشاكل الكيميائية التي يصعب حلها على البشر.
.
