الذكاء الاصطناعي وعلم الروبوتات يقودان عصرًا جديدًا من الاكتشافات العلمية

إن وجود منظومة عالمية مترابطة من المختبرات المستقلة يعني إمكانية إعادة تعريف طريقة إجراء الأبحاث العلمية، ويسهم في تسريع الاكتشافات وتذليل العقبات والحواجز أمام المشاركة في البحوث، وذلك بحسب وجهات نظر نخبة من الخبراء والتي نُشرت في دورية علوم الروبوت “Robotics Science” المرموقة.

وفي المقالة بعنوان: ‘Accelerating Discovery in Natural Science Laboratories with AI and Robotics: Perspectives and Challenges’ (تسريع وتيرة الاكتشاف في مختبرات العلوم الطبيعية باستخدام الذكاء الاصطناعي وعلم الروبوتات:  رؤى وتحديات)، تجتمع نخبة من الأصوات الأكاديمية والصناعية والحكومية لاستكشاف كيف يمكن للذكاء الاصطناعي وعلم الروبوتات وأتمتة المختبرات أن تسهم جميعها في تسريع الاكتشافات والإنجازات العلمية في مجالات الكيمياء والبيولوجيا وعلوم المواد. ويشارك في إعداد المقالة مؤلفون من جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، وجامعة ليفربول، والجامعة التقنية في ميونيخ، وجامعة تورنتو، إلى جانب مؤسسات عالمية أخرى، حيث تسلط الضوء على الإمكانات التحويلية لهذه التقنيات والتحديات التقنية والمجتمعية المرتبطة بها.

سامي حدادين، أستاذ الروبوتات ونائب رئيس البحوث في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، وأحد المؤلفين المشاركين في المقال، يقول: “إننا من خلال دمج الروبوتات والذكاء الاصطناعي نعيد تصور العملية العلمية. ومع وجود العلماء مشاركين في العملية، يمكن لأتمتة المختبرات أن تصبح شريكًا قويًا في تسريع الاكتشاف وتمكين التطورات الرائدة في مختلف التخصصات العلمية مثل البيولوجيا والكيمياء والفيزياء الحيوية وغيرها.”

تتوقع الورقة البحثية ظهور مختبرات تعتمد نظام “الحلقة المغلقة”، حيث يقوم الذكاء الاصطناعي بتصميم التجارب، وتنفذها الروبوتات، بينما تحلل خوارزميات التعلّم الآلي النتائج لصقل التجارب المستقبلية. يمكن لهذا النهج أن يقلّص الزمن الذي تستغرقه عملية الاكتشاف من سنوات إلى أشهر.

ويوضح دينيس كنوبه، المؤلف المشارك في الورقة البحثية وزميل الأبحاث في الجامعة التقنية في ميونيخ:

“من خلال تبادل متعدد التخصصات بين خبراء الروبوتات والكيميائيين وعلماء الحياة، يمكننا تصميم مساعدين أذكياء يعملون مع الباحثين، ويتكيفون مع البروتوكولات الجديدة، ويسرّعون عملية الاكتشاف، مع ضمان بقاء هذه التقنيات آمنة ومتاحة للمختبرات حول العالم.”

يقترح الباحثون إطارًا لتصميم مختبرات الجيل القادم، يركّز على الشراكة بين الإنسان والآلة، والأنظمة المعيارية المرنة، والتخطيط المدعوم بالذكاء الاصطناعي، والتوائم الرقمية لتعزيز الدقة والكفاءة، والمعايير المحايدة للبائعين لضمان التوسع، والأتمتة المسؤولة الموجهة بالأخلاقيات والتنظيم. وقبل كل شيء، يؤكدون أن المختبرات يجب أن تظل مرتكزة على الإنسان – بحيث تعزز الخبرة العلمية ولا تستبدلها.

دعم عصر جديد من الابتكار

يمثّل غياب تنسيقات بيانات قياسية، وبروتوكولات الأجهزة، وبرمجيات قابلة للتشغيل البيني حاجزًا رئيسيًا أمام التقدم. يعتمد الذكاء الاصطناعي في العلوم على مجموعات بيانات عالية الجودة تلتزم بمبادئ FAIR (إمكانية العثور على البيانات الوصفية وإمكانية الوصول إليها وقابلية التشغيل البيني وإعادة الاستخدام)، إلا أن العديد من المختبرات لا تحقق هذه المعايير. يدعو المؤلفون إلى إنشاء منصات مشتركة، واعتماد معايير دولية مثل SiLA (معايير أتمتة المختبرات)، وتشكيل اتحادات عالمية مثل اتحاد التسريع (Acceleration Consortium). كما يوصون بنماذج “العِلم كخدمة” (Science as a Service) مما يتيح للباحثين حول العالم الوصول عن بُعد إلى قدرات المختبرات المتصلة بالسحابة.

وأضاف حدادين: “تُظهر المختبرات الحالية بالفعل الإمكانات الكبيرة للأتمتة، سواء تحسين العمليات مثل الطلاء بالرش، أو تنفيذ المهام الروتينية الدقيقة مثل عمليات التوزيع وفقًا لمعايير آيزو في زراعة الخلايا. هذه الأمثلة تبيّن كيف يمكن للأتمتة أن تتعامل مع كل من عمليات التحسين المعقدة والأعمال المتكررة، مما يعني عدم شغل العلماء بالمهام الروتينية ليركّزوا عوضاً عن ذلك على الاكتشاف العلمي. نؤمن في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي بأن هذا الدمج بين الذكاء الاصطناعي وعلم الروبوتات بهدف تسريع البحث العلمي سيدعم عصرًا جديدًا من الاكتشافات العلمية والتكنولوجية العالمية والابتكار.”

ومن منظور مستقبلي، يتصور المؤلفون مختبرات ذاتية التشغيل تكون مترابطة عالميًا، مدعومة بالسحابة، وتعمل بشكل تعاوني. وبالإضافة إلى تنفيذ التجارب، يمكن لهذه الأنظمة أن تولّد فرضيات جديدة وتقوم باختبارها، مع تحسين النماذج العلمية في الوقت الفعلي. وتمتلك هذه المختبرات ذاتية التشغيل بالاعتماد على الخبرة البشرية، ولكن مدعومة بالأتمتة الذكية، القدرة على تسريع التقدم العلمي بشكل كبير.

نُشرت هذه المقالة في دورية علوم الروبوت “Robotics Science” بتاريخ 24 سبتمبر 2025.