كيف يتم تطبيق التعلم الآلي في عالم العلوم؟
يمثل التعلم الآلي نهجًا تحويليًا في عالم العلوم، حيث يغير بشكل أساسي كيفية إجراء البحث العلمي وتحليل البيانات وإجراء الاكتشافات. في جوهره، يتضمن التعلم الآلي استخدام الخوارزميات والنماذج الإحصائية التي تمكن أجهزة الكمبيوتر من أداء المهام دون تعليمات صريحة، والاعتماد على الأنماط والاستدلال بدلاً من ذلك. هذا النموذج قوي بشكل خاص في المجال العلمي، حيث غالبًا ما تتجاوز تعقيدات وحجم البيانات قدرة الأساليب التحليلية التقليدية.
في مجال البحث العلمي، يتم تطبيق التعلم الآلي عبر مختلف التخصصات، حيث يستفيد كل منها من قدراته الفريدة. إحدى الطرق الأساسية التي يتم بها استخدام التعلم الآلي هي من خلال تحليل البيانات والتعرف على الأنماط. غالبًا ما تكون البيانات العلمية، سواء كانت مستمدة من تسلسلات الجينوم أو الملاحظات الفلكية أو نماذج المناخ، شاسعة ومعقدة. يمكن أن تكون الطرق التقليدية لتحليل البيانات مرهقة ومحدودة في قدرتها على اكتشاف الأنماط الدقيقة أو الارتباطات داخل مجموعات البيانات الكبيرة. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي، مثل الشبكات العصبية أو أشجار القرار، معالجة مجموعات البيانات هذه بكفاءة، وتحديد الأنماط التي قد لا تكون واضحة للباحثين البشر.
على سبيل المثال، في علم الجينوم، يتم استخدام التعلم الآلي لتحليل تسلسلات الحمض النووي لتحديد الجينات المرتبطة بأمراض معينة. تُستخدم تقنيات مثل التعلم الخاضع للإشراف، حيث يتم تدريب النموذج على بيانات مصنفة، للتنبؤ بالاستعدادات الجينية لظروف معينة. لا يعمل هذا النهج على تسريع وتيرة البحث الجيني فحسب، بل يعزز دقته أيضًا، مما يتيح علاجات أكثر استهدافًا وفعالية.
في مجال علم الفلك، يساعد التعلم الآلي في تصنيف وتحليل الأجرام السماوية. ونظراً للكم الهائل من البيانات التي تولدها التلسكوبات والمسبارات الفضائية، فإن علماء الفلك يستفيدون من التعلم الآلي لغربلة هذه البيانات، وتحديد الظواهر مثل الكواكب الخارجية أو المجرات البعيدة. وتعتبر تقنيات التعلم غير الخاضعة للإشراف، والتي لا تتطلب مجموعات بيانات مُسمَّاة، مفيدة بشكل خاص في هذا السياق، حيث يمكنها اكتشاف أنماط أو مجموعات جديدة داخل البيانات، مما يؤدي إلى رؤى علمية جديدة.
وعلاوة على ذلك، يعمل التعلم الآلي على إحداث ثورة في مجال علم المواد من خلال النمذجة التنبؤية. فمن خلال تدريب النماذج على البيانات الموجودة حول خصائص المواد والتفاعلات فيما بينها، يستطيع العلماء التنبؤ بخصائص المواد الجديدة قبل تصنيعها. وهذه القدرة لا تقدر بثمن في البحث عن مواد ذات خصائص محددة، مثل الموصلات الفائقة أو المواد الكهروضوئية، حيث تكون أساليب التجربة والخطأ التقليدية مستهلكة للوقت ومكلفة للغاية.
في مجال العلوم البيئية، يساهم التعلم الآلي بشكل كبير في نمذجة المناخ وتحليل النظم البيئية. إن تعقيد أنظمة المناخ، مع تعدد متغيراتها المتفاعلة، يجعلها مرشحًا مثاليًا لتطبيقات التعلم الآلي. يمكن للنماذج المدربة على بيانات المناخ التاريخية التنبؤ بأنماط المناخ المستقبلية، وتقييم تأثير الأنشطة البشرية على النظم البيئية، وتوجيه القرارات السياسية الرامية إلى التخفيف من تغير المناخ.
علاوة على ذلك، يعد التعلم الآلي أداة فعالة في اكتشاف الأدوية وتطويرها داخل صناعة الأدوية. إن عملية اكتشاف الأدوية الجديدة طويلة ومكلفة تقليديًا، وتتضمن فحص مكتبات ضخمة من المركبات الكيميائية. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي، وخاصة تلك التي تستخدم التعلم العميق، التنبؤ بفعالية وسمية المركبات، مما يقلل بشكل كبير من الوقت والتكلفة المرتبطة بتطوير الأدوية. من خلال تحليل الأنماط في الهياكل الكيميائية والنشاط البيولوجي، يمكن لهذه النماذج تحديد المرشحين الواعدين لمزيد من الاختبار.
وبالإضافة إلى هذه التطبيقات، يعمل التعلم الآلي أيضًا على تعزيز التجارب العلمية من خلال أتمتة تصميم التجارب وتحليلها. ففي المختبرات، تستطيع الأنظمة الروبوتية المجهزة بخوارزميات التعلم الآلي إجراء التجارب وتحليل النتائج وحتى تكييف المعلمات التجريبية في الوقت الفعلي بناءً على النتائج. ولا يعمل هذا المستوى من الأتمتة على زيادة كفاءة البحث العلمي فحسب، بل يسمح أيضًا باستكشاف تصميمات تجريبية أكثر تعقيدًا قد يكون من غير الممكن للباحثين البشر إدارتها يدويًا.
لا يخلو التعلم الآلي من التحديات في المجال العلمي. ومن بين القضايا المهمة إمكانية تفسير نماذج التعلم الآلي، وخاصة تلك التي تنطوي على التعلم العميق. ورغم فعالية هذه النماذج في التعرف على الأنماط، فإن عمليات اتخاذ القرار فيها غالبًا ما تكون غامضة، مما يجعل من الصعب على العلماء فهم كيفية التوصل إلى الاستنتاجات. وقد يكون هذا الافتقار إلى الشفافية مشكلة في المجالات حيث يكون فهم الآليات الأساسية بنفس أهمية النتائج نفسها.
وهناك تحد آخر يتمثل في جودة البيانات وتوافرها. إذ تتطلب نماذج التعلم الآلي كميات كبيرة من البيانات عالية الجودة لكي تعمل بشكل فعال. وفي بعض المجالات العلمية، قد تكون البيانات نادرة أو غير كاملة أو عرضة للتحيز، وهو ما قد يؤثر سلباً على أداء تطبيقات التعلم الآلي وموثوقيتها. ويتطلب التصدي لهذه التحديات تنظيماً دقيقاً للبيانات، وتطوير خوارزميات قوية قادرة على التعامل مع البيانات غير الكاملة، وإقامة تعاونات بين التخصصات المختلفة لضمان التكامل الناجح للتعلم الآلي في البحث العلمي.
وعلى الرغم من هذه التحديات، فإن إمكانات التعلم الآلي في تعزيز المعرفة العلمية هائلة. ومع استمرار نمو القوة الحاسوبية وتطور خوارزميات التعلم الآلي، فمن المرجح أن تتوسع تطبيقاتها في العلوم بشكل أكبر. ويبشر دمج التعلم الآلي مع تقنيات أخرى، مثل الحوسبة الكمومية وإنترنت الأشياء، بفتح آفاق جديدة في البحث العلمي، وتمكين الاكتشافات التي كانت غير قابلة للتصور من قبل.
إن التعلم الآلي أداة قوية تعمل على إعادة تشكيل المشهد البحثي العلمي. إن قدرته على تحليل مجموعات البيانات الضخمة، وتحديد الأنماط، والتنبؤات لا تقدر بثمن عبر مجموعة واسعة من التخصصات العلمية. وفي حين لا تزال التحديات قائمة، فإن التطوير المستمر وتطبيق تقنيات التعلم الآلي يحمل وعدًا كبيرًا لمستقبل العلوم، حيث يقدم رؤى وحلولًا جديدة لبعض الأسئلة الأكثر إلحاحًا في عصرنا.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud:
- لماذا تعد خطوة تقييم أداء نموذج التعلم الآلي على مجموعة بيانات اختبار منفصلة ضرورية، وما الذي قد يحدث إذا تم تخطي هذه الخطوة؟
- ما هي القيمة الحقيقية للتعلم الآلي في عالم اليوم، وكيف يمكننا التمييز بين تأثيره الحقيقي والدعاية التكنولوجية المجردة؟
- ما هي معايير اختيار الخوارزمية الصحيحة لمشكلة معينة؟
- إذا كان أحد يستخدم نموذج Google ويقوم بتدريبه على مثيله الخاص، فهل يحتفظ Google بالتحسينات التي تم إجراؤها من بيانات التدريب؟
- كيف يمكن للمرء أن يعرف نموذج التعلم الآلي الذي يجب استخدامه، قبل تدريبه؟
- ما هي مهمة الانحدار؟
- كيف يمكن الانتقال بين جداول Vertex AI و AutoML؟
- هل من الممكن استخدام Kaggle لتحميل البيانات المالية وإجراء التحليل الإحصائي والتنبؤ باستخدام النماذج القياسية الاقتصادية مثل R-squared أو ARIMA أو GARCH؟
- هل يمكن استخدام التعلم الآلي للتنبؤ بخطر الإصابة بأمراض القلب التاجية؟
- ما هي التغييرات الفعلية بسبب إعادة تسمية Google Cloud Machine Learning إلى Vertex AI؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning