نماذج الذكاء الاصطناعي المبنية على الفيزياء قد تغير العلم والمجتمع

تشهد التكنولوجيا موجة جديدة من الذكاء الاصطناعي، حيث يتم تدريب النماذج ليس على الكلمات أو الصور، بل على قوانين الفيزياء. وتتعلم هذه النماذج من البيانات العلمية مثل: حركة السوائل، وانفجار النجوم، أو تفاعل الجسيمات، لتتمكن من التنبؤ ومحاكاة الأنظمة الواقعية بدقة أكبر.

ويرى المؤيدون أن هذه النماذج قد تسرع الاكتشافات في مجالات الطاقة، وأبحاث المناخ، والطب.

فمن خلال تشغيل محاكاة أسرع، يمكن للعلماء تقليل الحاجة إلى تجارب مكلفة، واكتشاف أنماط جديدة قد لا يلاحظها البشر.

ولكن هناك تحديات تتمثل في أن هذه النماذج بحاجة إلى حواسيب فائقة القوة، وبيانات علمية يجري اختيارها بدقة، مما يجعلها باهظة الثمن، ومقصورة على المؤسسات الغنية في الوقت الحالي.

كما تحتاج إلى اختبارات صارمة للتأكد من أن التنبؤات تتوافق مع الواقع.

أما من الناحية الاقتصادية، فلهذه النماذج الكثير من المزايا منها الكفاءة العالية؛ حيث يمكنها محاكاة التجارب العلمية بدلا من تكرارها في المختبرات، مما يقلل من تكلفة التجارب العلمية على المدى الطويل.

ولكن تبقى تكاليف إنشاء مثل هذه النماذج، وصيانتها مرتفعة.

أما في مجال التعليم، فيمكن للذكاء الاصطناعي المبني على الفيزياء أن يساعد الطلاب على المحاكاة البصرية التفاعلية للأنظمة المعقدة مثل: منظومات الطقس، والهياكل العناصر الكيميائية، والأحياء.

وفي الدول الفقيرة، قد يتيح الوصول عبر الحوسبة السحابية للمدارس والجامعات استخدام أدوات متقدمة دون الحاجة إلى تجهيزات باهظة، مما يساهم في سد الفجوة في التعليم العلمي.

وفي مجال الصحة، يمكن لهذه النماذج أن تدعم تصميم الأدوية، والتنبؤ بانتشار الأمراض، وتحسين العلاجات الطبية.

وبالنسبة  للدول النامية، قد يعني ذلك تخطيطا أفضل لمواجهة الأوبئة، واستخداما أذكى للموارد الطبية المحدودة، ووصولا أسرع إلى الأبحاث العالمية، ومع ذلك، فإن غياب نماذج تسعير عادلة، وشراكات دولية، قد يحدّ من استفادة هذه الدول بشكل كامل.

وباختصار، يمثل الذكاء الاصطناعي المبني على الفيزياء مزيجا من الوعد والتحدي؛ فهو أداة قوية للاكتشاف والتعلّم، ولكن يجب أن تتاح بشكل شامل لتحسن حياة الناس في كل مكان.