برنامج سنغافورة للذكاء الاصطناعي في العلوم يحوّل نتائج المختبر إلى تقنيات قابلة للتطبيق

تريد سنغافورة أن تجعل الذكاء الاصطناعي جزءاً من سير العمل العلمي بأكمله، لا مجرد أداة لتحليل البيانات. ولهذا خصصت المؤسسة الوطنية للبحوث في سنغافورة برنامج الذكاء الاصطناعي للعلوم (AI for Science، أو AI4S) بميزانية تبلغ 120 مليون دولار سنغافوري.

أُعلنت المشاريع البحثية الثمانية الأولى في 16 يونيو 2026، وهي تجمع بين متخصصين في الذكاء الاصطناعي وعلماء في مجالات المواد والحوسبة والعلوم الحيوية والزراعة، إلى جانب شركاء دوليين. والهدف هو استخدام الذكاء الاصطناعي في اختيار الفرضيات، وتصميم التجارب، وتحليل النتائج، والتحقق من البرمجيات، ثم تحويل النتائج الواعدة إلى تقنيات قابلة للتصنيع أو الاستخدام. لكن من المهم التمييز بين أهداف هذه المشاريع المستقبلية وبين نتائج تجارية مثبتة بالفعل.

من التنبؤ بالمواد إلى تصنيعها

يُعد مشروع Materials Data Foundry، الذي تبلغ قيمته 10 ملايين دولار سنغافوري، المثال الأوضح على طموح البرنامج. ويجمع المشروع بين جامعة سنغافورة الوطنية وجامعة تورونتو لتطوير مختبر ذاتي التشغيل يستخدم الذكاء الاصطناعي والروبوتات والقياسات أثناء إجراء التجارب.

بدلاً من تدريب النماذج على خصائص مواد منشورة سابقاً فقط، سيولّد المختبر بيانات تجريبية تربط بين ظروف تصنيع المادة وأدائها في العالم الحقيقي. ويستهدف المشروع إجراء عشرات الآلاف من التفاعلات، واكتشاف مرشحين يمكن تصنيعهم، وتطوير أدوات برمجية مفتوحة.

الفكرة الأساسية هي إنتاج وصفات تصنيع قابلة للتكرار، وليس الاكتفاء بتوقع وجود مركبات جديدة على الورق. وقد تشمل التطبيقات مواد تتجاوز تقنيات السيليكون التقليدية أو تخدم الحوسبة الكمية، وحفّازات كهربائية متينة مرتبطة بإنتاج الهيدروجين النظيف، وطلاءات مقاومة للتآكل.

تسريع البحث عن الحفّازات

في مشروع آخر، تتعاون وكالة سنغافورة للعلوم والتكنولوجيا والبحوث (A*STAR) مع إمبريال كوليدج لندن لبناء نموذج أساسي لعلوم الأسطح ومنصة سحابية قادرة على التنبؤ بخصائص الحفّازات وظروف تصنيعها.

ويستهدف المشروع تطبيقات تشمل أنواعاً أنظف من الوقود، ومواد أولية مشتقة من ثاني أكسيد الكربون، ومواد كيميائية حيوية المصدر. وتذكر الوصف الأساسي للبرنامج هدفاً يتمثل في تسريع الفحص الحاسوبي بمقدار 500 مرة. لذلك ينبغي التعامل بحذر مع عبارات مثل «أسرع وأقل تكلفة بنحو خمس مرات» ما لم تكن تشير إلى مقياس منفصل في مرحلة لاحقة من التطوير.

برمجيات يمكن للذكاء الاصطناعي الوثوق بها

لا يقتصر AI4S على الكيمياء والمواد. فجامعة سنغافورة الوطنية وإمبريال كوليدج لندن تطوران أدوات تعتمد على الاستدلال البرمجي لتحليل الشيفرات واختبارها والتحقق الرسمي من صحتها وإثبات سلامتها.

كما ستستخدم الأدوات أساليب استدلال أقل رسمية لفهم الشيفرات التي تفتقر إلى التوثيق. وسيجري اختبارها على برمجيات حساسة، مثل بروتوكولات الشبكات وأجزاء من نواة لينكس، مع طموح مستقبلي يتمثل في تمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي من تدقيق الشيفرات التي تكتبها أنظمة ذكاء اصطناعي أخرى.

الذكاء الاصطناعي في الطب وتحليل الدم

في مجال الطب الحيوي، يخطط باحثون من جامعة سنغافورة الوطنية ووكالة A*STAR لتطوير نموذج أساسي باسم MultiOmicsFM يقرأ بيانات بيولوجية متعددة معاً، بما في ذلك الحمض النووي والحمض النووي الريبي وبيانات نشاط الجينات. وسيعتمد المشروع على مجموعات بيانات متعددة الأعراق في سنغافورة لدعم أبحاث مخاطر الأمراض وتحسين علاجات الحمض النووي الريبي المرسال (mRNA).

أما مشروع BloodCounts!، فيعمل على تدريب نموذج باسم DeepCBC باستخدام المعايير الخام الكاملة لفحوص تعداد الدم، إلى جانب صور لطاخات الدم. والهدف هو استخراج قيمة تشخيصية أكبر من فحص شائع، والمساعدة في التنبؤ بحالات مثل السكتة الدماغية ومخاطر الإصابة بالسرطان.

الزراعة والقدرة على مواجهة تغير المناخ

تتعاون جامعة سنغافورة الوطنية مع جامعة إلينوي في مشروع ARCS لبناء «توأم رقمي» زراعي يستند إلى المعرفة العلمية. وتمثل هذه التوائم الافتراضية أراضي زراعية في جنوب شرق آسيا، وتجمع بين البيانات المرصودة ومبادئ علوم المحاصيل.

ومن المتوقع أن تنتج هذه النماذج تنبؤات قابلة للتفسير وأدوات لاتخاذ القرار بشأن مواعيد الزراعة واستخدام الموارد وسلاسل الإمداد، بدلاً من تقديم توقعات غير شفافة يصعب فهم أساسها.

محفظة تتجاوز قطاعاً واحداً

تضم المشاريع الثمانية أيضاً أبحاثاً في تصميم واجهات تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحسين نقل الطاقة، إلى جانب مبادرات المواد والحفّازات وعلم الجينوم والبرمجيات والزراعة وتحليل الدم. وبذلك يتعامل AI4S مع الذكاء الاصطناعي بوصفه بنية للبحث العلمي عبر قطاعات متعددة، لا حلاً موجهاً إلى صناعة واحدة فقط.

ما المنطق الاستراتيجي وراء البرنامج؟

• تسريع الانتقال إلى التطبيق: يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح مواد أو جزيئات أو تجارب أو شيفرات واعدة، لكن المختبرات الآلية والفحوص عالية الإنتاجية والقياسات الواقعية والتحقق الرسمي هي التي تحدد ما إذا كانت هذه المقترحات قابلة للتصنيع وآمنة ومفيدة. ويجسد Materials Data Foundry هذه الحلقة المغلقة بأوضح صورة.
• تدريب علماء مزدوجي التخصص: يسعى البرنامج إلى تخريج باحثين «ثنائيي اللغة» العلمية، أي علماء يجمعون بين إتقان الذكاء الاصطناعي ومعرفة مجالات مثل علوم المواد والعلوم الحيوية والعلوم الكمية. ويتيح ذلك إدخال أسئلة المجال العلمي وجودة البيانات وقيود التجارب في تصميم النماذج منذ البداية.
• تعزيز موقع سنغافورة البحثي: توظف سنغافورة تمويل المؤسسة الوطنية للبحوث، والتعاون الدولي عبر مركز CREATE، والبنية التحتية الرقمية والتجريبية المشتركة، والأدوات المفتوحة، والشركاء الصناعيين لتكون نقطة التقاء للبحث العلمي المدفوع بالذكاء الاصطناعي ونقل نتائجه. ويستضيف مركز Imperial Global Singapore في CREATE مشروعَي إمبريال، مع تصميم يتيح وصول الباحثين من أنحاء العالم.

وسيكون الاختبار الحقيقي للبرنامج هو قدرته على إنتاج مخرجات مؤكدة وقابلة للتوسع: بروتوكولات تصنيع، وحفّازات عملية، وأدلة موثوقة لدعم القرارات الطبية، وبرمجيات يمكن الاعتماد عليها. فالقيمة لا تكمن في جعل النماذج تتنبأ بسرعة أكبر فحسب، بل في إثبات أن هذه التنبؤات تستطيع الصمود أمام التجربة والتصنيع والاستخدام الفعلي.