تستخدم هذه الشركة الناشئة الذكاء الاصطناعي لاكتشاف مواد جديدة

بينما يركز العالم اهتمامه على الذكاء الاصطناعي المولد للنصوص والصور والأفلام، تعمل شركة ناشئة يرأسها باحث كبير سابق في شركة DeepMind على تطوير تقنية GenAI لدعم تصنيع مواد مادية جديدة.

تعمل شركة Orbital Materials – التي أسسها جوناثان جودوين، والذي شارك سابقًا في جهود أبحاث المواد في DeepMind – على إنشاء منصة تعمل بالذكاء الاصطناعي يمكن استخدامها لاكتشاف مواد تتراوح من البطاريات إلى الخلايا التي تلتقط ثاني أكسيد الكربون.

يقول جودوين إنه كان مصدر إلهام لتأسيس Orbital Materials من خلال رؤية كيف يمكن تطبيق التقنيات التي تدعم أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل AlphaFold، والذكاء الاصطناعي الخاص بـ DeepMind والذي يمكنه التنبؤ ببنية البروتين ثلاثية الأبعاد من تسلسل الأحماض الأمينية، على علوم المواد.

قال جودوين لـ TechCrunch في مقابلة عبر البريد الإلكتروني: “لقد اعتمدت الطرق التقليدية لاكتشاف المواد الجديدة منذ فترة طويلة على عمليات التجربة والخطأ التي تستغرق وقتًا طويلاً في المختبر، مما يؤدي غالبًا إلى سنوات من التجارب قبل تحقيق النجاح”. “شعرت أن هناك حاجة إلى نوع جديد من المنظمات – واحدة تضم خبراء في الذكاء الاصطناعي وعلماء المواد – لإخراج المواد من الكمبيوتر إلى العالم الحقيقي.”

بمساعدة الذكاء الاصطناعي أو لا، لا تكون عملية صياغة مادة جديدة في العادة عملية بديهية للغاية.

يتطلب تحقيق خصائص معينة – على سبيل المثال، خفة الوزن والصلابة – تحديد الهياكل الفيزيائية والكيميائية المقابلة، بالإضافة إلى معرفة العمليات (مثل الذوبان والتبخر) لإنشاء الهياكل بشكل موثوق. وبمجرد ابتكار المادة، يجب أن تخضع لاختبار التحمل في ظروف مختلفة – درجات الحرارة القصوى، على سبيل المثال – اعتمادًا على التطبيق المقصود منها.

لا يستطيع الذكاء الاصطناعي حل جميع التحديات الكامنة في تصميم المواد. (ليس هناك بديل عن التجارب في العالم الحقيقي). ولكنها يمكن أن توفر الوقت – والمال – من خلال الاعتماد على الحسابات لتحديد الخصائص والعمليات التي قد تنتج أي أنواع من المواد.

وقال جودوين: “يكافح صناع القرار الفني في شركات الكيمياء والمواد لتطوير منتجات جديدة لأن الطرق التقليدية لاكتشاف مواد متقدمة جديدة بطيئة ومكلفة للغاية بحيث لا تتمكن من تلبية هذا الطلب”. “[Yet] إن الطلب على المواد المتقدمة الجديدة … يتزايد بشكل كبير مع تحول اقتصاداتنا إلى مكهربة وخالية من الكربون.

شركة Orbital Materials ليست أول شركة تطبق الذكاء الاصطناعي على البحث والتطوير في مجال المواد.

يتيح Osmium AI، بقيادة أحد موظفي Google السابقين وبدعم من Y Combinator، للعملاء الصناعيين التنبؤ بالخصائص الفيزيائية للمواد الجديدة، ثم تحسين تلك المواد الجديدة وتحسينها باستخدام الذكاء الاصطناعي. تقترح العديد من الأبحاث الأكاديمية خلال العقد الماضي طرقًا لتسريع سير عمل تصميم المواد من خلال الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع قواعد بيانات واسعة من الجزيئات. تقوم شركة DeepMind نفسها بالتحقيق في المواد التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، وأعلنت في العام الماضي أنها ابتكرت خوارزمية لاكتشاف ملايين البلورات التي يمكن أن تعمل في يوم من الأيام على تشغيل التقنيات التجارية.

ولكن ما يميز شركة Orbital Materials هو نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بها في علم المواد، كما يقول جودوين.

قال جودوين: “لقد استوحينا الكثير من الإلهام من النجاحات التي حققتها نماذج اللغات الكبيرة وAlphaFold في بناء مجموعات البيانات لدينا”. “في هذه النماذج، الشيء المهم حقًا هو الحصول على الكثير من أنواع البيانات المختلفة: يتم تدريب نماذج مثل ChatGPT على التعليمات البرمجية والمقالات الإخبارية والنصوص العلمية والموسوعات. وهذا التنوع هو أحد الأشياء التي تمنح النماذج قدراتها الرائعة.

يُعد نموذج Orbital، المسمى Linus، بمثابة العمود الفقري لمختبر الشركة الناشئة في نيوجيرسي، حيث يقوم بقيادة المواد والبحث والتطوير الكيميائي. يقول جودوين إن لينوس تم تدريبه على مجموعة كبيرة من البيانات من عمليات المحاكاة والمواد، بدءًا من البطاريات وأشباه الموصلات وحتى المحفزات والجزيئات العضوية.

يقوم العلماء الذين يستخدمون لينوس بإدخال تعليمات اللغة الطبيعية – على سبيل المثال، “مادة تتمتع بامتصاص جيد لثاني أكسيد الكربون” – ويقوم النظام بإنشاء بنية جزيئية ثلاثية الأبعاد تلبي المعايير. بدءًا من سحابة عشوائية من الذرات، يقوم لينوس بتحسين البنية بشكل متكرر حتى يستقر على شيء يلبي التعليمات على أفضل وجه.

“[We’re] وتابع جودوين: “نتبع نهجًا متكاملاً للذكاء الاصطناعي لتطوير مجموعة من المواد داخل الشركة”.

مثل كل GenAI، فإن Linus ليس مثاليًا – فهو ينتج أحيانًا مواد لا يمكن تصنيعها فيزيائيًا. لكن جودوين يدعي ذلك لديه نجحت في تطوير واحد على الأقل، وهو مرشح رخيص الثمن وأكثر موثوقية لالتقاط ثاني أكسيد الكربون من الهواء. وتخطط المدارية للإعلان عن المزيد من التفاصيل هذا العام.

ولا تخطط شركة Orbital، التي يقع مقرها في لندن ويعمل بها فريق مكون من 13 شخصًا، لتصنيع الفلتر نفسه – أو أي مواد أخرى في هذا الشأن. بل إن الهدف هو جلب المواد إلى مرحلة إثبات المفهوم أو العرض التجريبي ومن ثم البحث عن مصنعين خارجيين كشركاء.

وللمساعدة في تحقيق ذلك، قامت Orbital مؤخرًا بجمع 16 مليون دولار في جولة من السلسلة A بقيادة Radical Ventures بمشاركة Toyota Ventures. ليصل إجمالي مبلغ الشركة الناشئة إلى 21 مليون دولار تقريبًا، يقول جودوين إن رأس المال الجديد سيتم توجيهه نحو توسيع فرق علوم البيانات والمختبرات الرطبة في Orbital.

وقال جودوين: “تمامًا كما تتيح AlphaFold اكتشاف الأدوية الجديدة وطرحها في السوق بشكل أسرع، تتيح تقنية Orbital Materials تصميم مواد متقدمة جديدة وتسويقها بسرعة غير مسبوقة”.