خوارزمية مُصممة على غرار لعبة (ألفا قو) لشركة قوقل تتغلب على الكيميائين في لعبتهم

تاريخ النشر : 21/11/2017 التعليقات :0 الاعجابات :0 المشاهدات :167


التخطيط لكيفية صنع جزيء ما في كثير من الأحيان عملية صعبة تتطلب مهارة كبيرة و صبر و ذاكرة بارعة أيضًا ،لكن الآن يوجد برنامج حاسوبي جديد يمكن أن يمر خلال الملايين من التفاعلات الكيميائية لتخطيط صنع جزيء في بضع ثوان.

عادة يرسم الكيميائيون سلسلة من التفاعلات الكيميائية المعقدة تحت مجموعة متنوعة من الظروف التجريبية لتصنيع الجزيء.  يشمل هذا التخطيط الكثير من التجارب والأخطاء مع قضاء ساعات لا تحصى في مراجعة المصادر قبل محاولة التصنيع. 

يسعى الكيميائيون الآن لتسهيل هذه العملية مع برمجيات التخطيط الآلي للتصنيع. أحدث مثال على ذلك برنامج سينتوروس والذي يمكن بواسطته رسم مسار في ثوان حتى لو لم يتم تصنيع الجزيء المراد من قبل. وتعتمد هذه الخوارزميات عادة على الآلاف إن لم يكن الملايين من القواعد الكيميائية المشفرة يدويًا من أجل رسم جميع الخيارات الممكنة قبل ترتيب عملية التصنيع .

ويقول جوناثان غودمان وهو كيميائي تصنيعي من جامعة كامبريدج في المملكة المتحدة الذي لم يشارك في البحث، أن التقنيات الحديثة في مجال الجزيئية المعلوماتية والكيمياء الحاسوبية أصبحت متقدمة جدًا بحيث يصعب تصور تصنيع مركب كيميائي جديد دون مساعدة الحاسوب.

مارك ولر من جامعة شنغهاي في الصين وزملاؤه أنتجوا أداة من أجل مساعدة الكيميائيين في  العثور على حل للتصنيع السريع. خوارزمية الفريق مماثلة لتلك المستخدمة في جوجل ألفاغو (الذكاء الاصطناعي الذي فاز على أفضل لاعب غو في العالم في وقت سابق من هذا العام). ألفاغو استخدم شكل من أشكال التعلم الآلي المعروفة باسم شجرة بحث مونت كارلو (MCTS) للفوز في المباراة.

يقوم برنامج (MCTS) التابع لوالر بتقسيم الهدف إلى آلاف العقد المحتملة، وفي هذه الحالة التحولات الكيميائية. بعد هذه الخطوة تقوم الخوارزمية بتقييم أي من التحولات الكيميائية مرجح نجاحها واستكشاف هذا  الفرع إلى حد أبعد. بوجود قاعدة بيانات تحتوي على 12 مليون تفاعل معروف، تحدد المنصة ما إذا كان هذا المسار سيعمل قبل تسجيل الناتج وتكرار العملية، مع مرور الوقت سوف  تبني (MCTS) سلسلة من الفروع و تحدد التصنيع الأكثر قابلية للتطبيق.

استخدمت مجموعة والر خوارزمية (MCTS) لرسم ست خطوات لتصنيع مشتق البنزوبيران سلفوناميد وهو المركب الوسطي لدواء مرض الزهايمر، و أنتجت الخوارزمية نفس المسار الموجود في الأبحاث المنشورة في غضون 5.4 ثانية.

على الرغم من أن حسابات إعادة التصنيع السريعة ليست جديدة، أراد الفريق أيضًا معرفة ما إذا كانت برامجهم يمكن أن تخدع عالمًا. سأل الفريق 45 كيميائيًا عضويًا عن تفضيلهم بين مسارين  تصنيعين لتسع جزيئات مختلفة في اختبار أعمى. في كل حالة صمم الكيميائيون مسارًا واحدًا، في حين صاغ برنامج والر الآخر، والمثير للدهشة أن 57٪ من الكيميائيين فضلوا مسارالذكاء الاصطناعي.

ولكن هناك حدود للخوارزمية حيث علق قودمان قائلًا”هذه الطريقة تستبعد الكيمياء الفراغية والمنتجات الطبيعية، وكلاهما مهمان في التصنيعات العضوية،”. و أوضح أن هناك حاجة إلى أدلة جوهرية لإقناع المجتمع. وقال مختتمًا “آمل أن تكون هذه الطريقة مفيدة للكيميائيين التصنيعيين”.

ترجمة: يسرى عبدالغفار عبدالبصير

Twitter: @yusraharoon

مراجعة: رنا بخيت

المصدر:

Chemistry World: Algorithm modelled on Google’s AlphaGo beats chemists at their own game


شاركنا رأيك طباعة