طوّر فريق بحثي في كلية الطب بجامعة ستانفورد مختبرًا افتراضيًا جديدًا للذكاء الاصطناعي، يهدف إلى تسريع الاكتشافات العلمية من خلال محاكاة سير عمل فرق العلماء متعددي التخصصات. يقود المختبر باحث رئيسي في الذكاء الاصطناعي (AI PI)، مدعومًا بعدة وكلاء ذكاء متخصصين في مجالات مختلفة، قادرين على التعاون لحل المشكلات المعقدة. نُشرت نتائج البحث ذات الصلة في مجلة Nature.
أشار الأستاذ المساعد في علوم البيانات الطبية الحيوية، الدكتور James Zou، الذي قاد الدراسة، إلى أن: "عندما نجري تعاونًا متعدد التخصصات، غالبًا ما نواجه اختناقات بحثية، بينما يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي اتخاذ إجراءات استباقية لمعالجة هذا التحدي." يعتمد جوهر المختبر الافتراضي على استخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLM) لمحاكاة طريقة تفكير العلماء، وطرح الفرضيات، والتحقق من الحلول. في اختبار تصميم لقاح SARS-CoV-2، اقترح فريق الذكاء الاصطناعي في غضون أيام قليلة استراتيجية جديدة تعتمد على الأجسام النانوية، تفوقت فعاليتها على الأجسام المضادة التقليدية.
يعمل المختبر الافتراضي بدرجة عالية من الاستقلالية. يتولى AI PI تشكيل فريق البحث، بما في ذلك وكلاء في مجالات علم المناعة، وعلم الأحياء الحسابي، وغيرها، ويُنشئ دور مراجع لضمان صرامة البحث. زود الباحثون الوكلاء بأدوات مثل AlphaFold، وسمحوا لهم بطلب الموارد اللازمة بشكل مستقل. قال الدكتور Zou: "تتجاوز كفاءة اجتماعات المختبر الافتراضي تلك الخاصة بالبشر بكثير، حيث يمكن لعلماء الذكاء الاصطناعي إجراء مئات المناقشات في وقت قصير."
في مشروع لقاح كوفيد، اقترح فريق الذكاء الاصطناعي استخدام الأجسام النانوية لأن هيكلها أصغر وأسهل في النمذجة. أظهرت التجارب أن التصميم ليس مستقرًا فحسب، بل يرتبط بإحكام بمتغيرات فيروس كورونا. يعمل فريق البحث حاليًا على تحسين التصميم، ويستكشف تطبيق المختبر الافتراضي في مجالات أخرى مثل تحليل البيانات وتقييم الأدبيات.
