في خطوة رائدة نحو دمج الذكاء الاصطناعي مع علم الفلك، قام فريق من الباحثين بتطوير نظام مبتكر لتحويل النصوص الطبيعية إلى استعلامات SQL (Structured Query Language) باستخدام نماذج لغوية ضخمة (LLMs). يتم استغلال هذه التقنية الجديدة في قاعدة بيانات ALeRCE، التي تعد معبراً هاماً للمعلومات المتعلقة بظواهر السماء العابرة، وخصوصاً في إطار مشروع Zwicky Transient Facility ومراصد Vera C. Rubin.

هذا النظام يمكّن المستخدمين من الاستعلام عن البيانات الفلكية باستخدام لغة طبيعية، حيث يقوم بتوليد استعلامات SQL قابلة للتنفيذ. ولتقييم فعالية النظام، تم إنشاء مجموعة بيانات تحتوي على 110 زوج من استعلامات اللغة الطبيعية وSQL. يعتمد النظام على إطار عمل يتكون من أربعة وحدات أساسية: ربط المخطط، وتصنيف الاستعلام، وتفكيك الطلب، وتصحيح الأخطاء الذاتية.

أظهرت الأبحاث أن النظام المقترح يتفوق دائماً على النماذج الأساسية المعيارية، مما يعكس كفاءة عالية في معالجة الاستعلامات. لتقييم الأداء، تم اختبار ثلاثة عشر نموذجاً من نماذج اللغة الكبيرة. أظهرت النتائج أن أداء نموذج Claude Opus 4.6 كان مرتفعاً بشكل خاص، حيث حقق معدلات مطابقة مثالية (PM) بلغت 0.97 و0.94 بالنسبة لمعرفات الصفوف والأعمدة على التوالي في الاستعلامات البسيطة. ومع ذلك، انخفض الأداء مع زيادة تعقيد الاستعلامات.

إذا كنت من المهتمين بعالم الذكاء الاصطناعي وعلم الفلك، فإن هذه التطورات تقدم آفاقاً جديدة ومثيرة للبحث والاستكشاف. فما رأيكم في هذا التطور؟ شاركونا في التعليقات!