في عصر تتطور فيه [التكنولوجيا](/tag/التكنولوجيا) بوتيرة غير مسبوقة، برزت [تقنية](/tag/تقنية) الطباعة ثلاثية الأبعاد (3D Printing) كأحد الحلول الرائدة في مجال [صناعة](/tag/صناعة) الأدوية، وذلك بفضل قدرتها على توفير جرعات دوائية مخصصة تلبي احتياجات الأفراد بشكل دقيق. وقد ساهمت التطورات الأخيرة في [الذكاء الاصطناعي](/tag/الذكاء-الاصطناعي) ([AI](/tag/ai)) في [تسريع](/tag/تسريع) عمليات [تطوير](/tag/تطوير) الصيغ وتصنيع الأدوية، مما يغير بشكل جذري الأساليب التقليدية المستخدمة.
ومع أن أغلب الجهود الحالية التي تُستخدم فيها [الذكاء الاصطناعي](/tag/الذكاء-الاصطناعي) تظل مركزّة على جوانب محددة، إلا أن التقدم الأخير في هذا المجال يشمل [مفاهيم](/tag/مفاهيم) [الذكاء الاصطناعي](/tag/الذكاء-الاصطناعي) العام، مما يعني قدرة الأنظمة على تجاوز [النمذجة](/tag/النمذجة) التنبؤية التقليدية والتوجه [نحو](/tag/نحو) [التفكير](/tag/التفكير) الإنساني العام.
في هذا السياق، تم إجراء [أبحاث جديدة](/tag/[أبحاث](/tag/أبحاث)-جديدة) لاستكشاف كيفية استخدام [نماذج [اللغة](/tag/اللغة) الكبرى](/tag/[نماذج](/tag/نماذج)-[اللغة](/tag/اللغة)-الكبرى) ([LLMs](/tag/llms)) المدربة على [بيانات](/tag/بيانات) تتضمن أكثر من 1400 صيغة دوائية، وذلك بهدف [التوصية](/tag/التوصية) بالمكونات المناسبة بناءً على جرعة المكون الفعال، وتوقع [خصائص](/tag/خصائص) [المواد](/tag/المواد) المستخدمة في الطباعة. تمت معالجة أربعة بنى لنماذج [اللغة](/tag/اللغة) الكبرى بدقة، مع [تقييم](/tag/تقييم) شامل لعمليات التهيئة والتوليد الخاصة بها.
أظهرت نتائج [الدراسة](/tag/الدراسة) أن [نموذج](/tag/نموذج) Llama2 هو الأنسب لتقديم [التوصيات](/tag/التوصيات) بشأن المكونات الصيدلانية المناسبة. كما انكشف أن [اختيار النموذج](/tag/اختيار-النموذج) ومعايير التهيئة لهما تأثير كبير على الأداء، حيث أظهرت [النماذج](/tag/النماذج) الأصغر أحيانًا بعض حالات النسيان الكارثي. بالإضافة إلى ذلك، ثبت أن:
(i) حتى مع [مجموعة بيانات](/tag/مجموعة-[بيانات](/tag/بيانات)) صغيرة نسبيًا تضم أكثر من 1400 صيغة، يمكن أن تؤدي إلى [نسيان كارثي](/tag/[نسيان](/tag/نسيان)-كارثي) للنموذج؛
(ii) [المعايير](/tag/المعايير) القياسية لنماذج [اللغة](/tag/اللغة) الكبرى تقيم [الأداء](/tag/الأداء) اللغوي فقط وليس قابلية العمليات الصيدلانية؛
(iii) [النماذج](/tag/النماذج) المدربة على [بيانات](/tag/بيانات) مرتبطة بالطب الحيوي لا تقدم دائمًا أفضل النتائج.
إنّ معالجة هذه التحديات تعتبر ضرورية لتطوير [نماذج [اللغة](/tag/اللغة) الكبرى](/tag/[نماذج](/tag/نماذج)-[اللغة](/tag/اللغة)-الكبرى) [نحو](/tag/نحو) [أنظمة](/tag/أنظمة) موثوقة لتطوير الصيغ الدوائية، مما يمهد الطريق لعصر [جديد](/tag/جديد) من [الابتكار](/tag/الابتكار) في [صناعة الأدوية](/tag/[صناعة](/tag/صناعة)-[الأدوية](/tag/الأدوية)).
ثورة الذكاء الاصطناعي في صناعة الأدوية: نماذج لغوية تبتكر صيغ طباعة ثلاثية الأبعاد!
استخدام نماذج اللغة الكبرى (LLMs) يعيد صياغة مستقبل تصنيع الأدوية بتقنية الطباعة ثلاثية الأبعاد، موفرًا تحليلات متقدمة للتوصية بالصيغ المثلى. دراسات جديدة تكشف كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين وتطوير العمليات الصيدلانية بشكل غير مسبوق.
المصدر الأصلي:أركايف للذكاء
زيارة المصدر الأصلي ←جاري تحميل التفاعلات...
