في خطوة جديدة ومثيرة في مجال الذكاء الاصطناعي والكيمياء، ابتكر الباحثون أداة متطورة تحت اسم مولرجن (MolRGen)، والتي تمثل بيئة تدريب فريدة لنماذج التفكير القائم على الذكاء الاصطناعي لتوليد الجزيئات الجديدة. يمكّن هذا النظام المتطور نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models) من أداء مهام متعلقة بتوليد الجزيئات بشكل مباشر، مما يمثل ثورة في هذا المجال.

تحتوي قاعدة بيانات مولرجن على حوالي 4500 هدف من بروتينات الجيوب، مما يدعم عمليات تحسين متعددة الأهداف تعتمد على نقاط الربط (Docking Scores) وخصائص الجزيئات مثل QED (جودة التوصيل الكهربائي)، سهولة التصنيع (Synthetic Accessibility)، وlogP، بالإضافة إلى خصائص فيزيائية وكيميائية أخرى.

وعلى عكس الأنظمة السابقة التي تعتمد على تعديل الجزيئات أو التوليد القائم على التسميات، يتميز مولرجن بتقييم الجزيئات التي يتم اقتراحها من الصفر، مما يتيح حساب المكافآت أثناء عملية التوليد. تم أيضاً اختبار نماذج لغوية مفتوحة المصدر متخصصة في الكيمياء، وتم تقديم مقياس جديد يدعى diversity-aware top-k، لقياس قدرة النماذج على توليد مجموعة متنوعة من الجزيئات ذات النقاط العالية.

كذلك، استخدم الباحثون مولرجن لضبط وتحسين نموذج لغوي بحجم 128 مليار (128B LLM) باستخدام تقنية GRPO، مما أظهر تحسينات ملموسة في الأداء، على الرغم من وجود تكلفة تتمثل في توازن بين التنوع والتخصص.

باختصار، يقدم مولرجن منصة اختبار قابلة للتطوير لدراسة الأساليب المبنية على التحقق من صحة الفهم والتعلم المعزز في تصميم الجزيئات. هذا الابتكار يعد بمثابة أرض خصبة للبحوث المستقبلية ولتطوير حلول جديدة في المجال الطبي.

هل أنتم متحمسون لهذه التطورات الجديدة في عالم الذكاء الاصطناعي والكيمياء؟ شاركونا آراءكم في التعليقات!