الذكاء الاصطناعي ينبش في أسرار ما قبل الميلاد.. تفاصيل
تاريخ النشر: 3rd, May 2024 GMT
تحتوي مخطوطات هركولانيوم على نصوص فلسفية وأدبية ذات أهمية كبيرة من علماء اليونان والرومان القدماء، ولكنها تحولت إلى كتل متفحمة بسبب ثوران بركان جبل فيزوف الكارثي في عام 79 بعد الميلاد.
أدت محاولات فتح اللفائف إلى إتلافها أو إتلافها، مما أدى إلى تحويل الآثار الثمينة الشبيهة بالفحم إلى غبار، والآن يستخدم العلماء تقنيات مسح ذكية للتعرف على النص المكتوب بداخلها، دون الحاجة إلى فتح صفحات البردي الهشة.
لقد قرأ الفريق بالفعل إحدى اللفائف لاكتشاف كيف أمضى الفيلسوف اليوناني أفلاطون أمسيته الأخيرة قبل 2500 عام، لكنهم يقولون إن هناك اكتشافات وأسرار لا حصر لها حول سقراط قد تكون في انتظارهم.
وقال جرازيانو رانوكيا، عالم البرديات من جامعة بيزا في إيطاليا: "أفلاطون هو مجرد البداية، نحن على وشك اكتشافه يجب أن يكون مذهلاً أيضًا.
وقد تم تدمير مدينة هيركولانيوم الإيطالية، جنبًا إلى جنب مع بومبي وتوري أنونزياتا وستابياي، بسبب ثوران بركان فيزوف عام 79 بعد الميلاد، مما أسفر عن مقتل ما يقدر بنحو 16000 شخص إجمالاً.
كان أحد المباني المدفونة في البلدة عبارة عن فيلا كبيرة، ربما تعود إلى لوسيوس كالبورنيوس بيسو كايسونيوس، والد زوجة يوليوس قيصر، وتحتوي المكتبة الكبيرة للفيلا على أكثر من 1800 مخطوطة من ورق البردي التي تحولت إلى كربون أثناء الثوران البركاني.
في خمسينيات القرن الثامن عشر، بدأت أعمال التنقيب في الفيلا وتم إتلاف عدد من المخطوطات أو التخلص منها معتقدًا أنها كتل من الفحم، ولسوء الحظ، تم تدمير مئات أخرى خلال محاولات فتح اللفائف، الموجودة الآن في المكتبة الوطنية في نابولي.
في عام 1756، اخترع الأباتي بياجيو، محافظ المخطوطات القديمة في مكتبة الفاتيكان، آلة يمكنها نشر مخطوطة واحدة في أربع سنوات، تم نسخ النص بسرعة لأنه سرعان ما يتدهور بمجرد تعرضه للهواء، وركزت المحاولات الحديثة على الأساليب الرقمية لقراءة النصوص دون فتح البرديات فعليًا لمنع الضرر.
عادةً ما تستخدم مثل هذه المحاولات، المعروفة باسم الفتح الافتراضي، الأشعة السينية ومصادر الضوء الأخرى لمسح الكائنات والكشف عن نص غير معروف سابقًا.
يقول البروفيسور رانوكيا وزملاؤه إنهم استخدموا تقنية تسمى التصوير الفائق الطيفي بالأشعة تحت الحمراء على الموجات القصيرة، والتي تلتقط الاختلافات في الطريقة التي يرتد بها الضوء عن الحبر الأسود الموجود على ورق البردي.
كشف مقطع تم اكتشافه حديثًا من إحدى اللفائف باستخدام هذه التقنية أن أفلاطون قضى ليلته الأخيرة في انتقاد 'افتقار الإيقاع' لدى فتاة جارية أثناء عزفها على الفلوت.
وكان الفيلسوف، الذي كان يعاني من الحمى، يستمع إلى الموسيقى ويرحب بالضيوف قبل وفاته عن عمر يناهز 80 أو 81 عامًا في حوالي عام 348 قبل الميلاد.
وساعدت اللفيفة أيضًا في تأكيد أن أفلاطون دفن في أكاديمية أثينا، التي أسسها لكنها تضيف تفاصيل مفادها أن مكان استراحة المفكر القديم كان في حديقة مخصصة داخل حرم الجامعة.
وفي الوقت نفسه، تمت ترجمة لفيفة عن الأطباء في جنوب إيطاليا في القرن الخامس قبل الميلاد في عام 1906، لكن رانوكيا وزملائه قادرون على قراءة 10 أضعاف ذلك، على حد قوله.
يمكن للكلمات الجديدة أيضًا أن تلقي الضوء على لحظة حاسمة في تاريخ الطب عندما كان الكاتب الطبي اليوناني ألكمايون يجري دراسات مبكرة عن الدماغ، ويكشف تاريخ الرواقيين مدرسة فكرية يونانية تدعو إلى الفضيلة لتحقيق السعادة الآن عن 'ثلاث إلى أربع كلمات إضافية لكل عشرة إلى ثلاثة عشر سطرًا' - وهو ما يكفي لإعادة بناء جمل كاملة.
يعمل الفريق مع الأجزاء غير الملفوفة، بدلاً من اللفائف التي يبلغ عددها 400 إلى 500 والتي لم يتم فتحها بعد، والتي يمكن تركها دون مساس لسنوات عديدة حتى يتم تطوير التكنولوجيا التي يمكنها مسح الحبر مباشرة من مراكزها.
يستخدم فريق آخر الذكاء الاصطناعي (AI) لمعرفة ما هو مكتوب على اللفائف، وقام الفائزون في مسابقة تسمى تحدي فيزوف بتدريب خوارزميات التعلم الآلي الخاصة بهم على مسح ورق البردي المطوي والمدمر.
المصدر: صدى البلد
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يعزز دقة التنبؤ بهياكل الأجسام المضادة
طوّر باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) نموذجًا حسابيًا جديدًا قادرًا على التنبؤ بهياكل الأجسام المضادة بدقة غير مسبوقة، مما قد يُحدث تحولًا كبيرًا في تصميم أدوية فعالة ضد أمراض معدية مثل كوفيد-19 وHIV.
الذكاء الاصطناعي يتجاوز التحديات السابقة
رغم التقدم الكبير الذي حققته نماذج الذكاء الاصطناعي المعتمدة على "نماذج اللغة الكبيرة" (LLMs) في التنبؤ بهياكل البروتينات، إلا أنها واجهت صعوبات عند التعامل مع الأجسام المضادة، خاصة بسبب المناطق شديدة التغير فيها والمعروفة بـ"المناطق مفرطة التغير". للتغلب على هذه العقبة، ابتكر فريق (MIT) تقنية جديدة تحسّن أداء هذه النماذج وتمنحها القدرة على فهم تعقيدات هذه البروتينات المناعية.
تقول بوني بيرغر، أستاذة الرياضيات في (MIT) ورئيسة مجموعة الحوسبة والبيولوجيا في مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي (CSAIL): «طريقتنا تسمح بالوصول إلى نطاق واسع من الاحتمالات، مما يتيح لنا إيجاد إبر حقيقية في كومة قش. وهذا قد يوفر على شركات الأدوية ملايين الدولارات بتجنب التجارب السريرية غير المجدية».
نموذج AbMap: أداة ذكية للتنقيب في بحر الأجسام المضادة
النموذج الجديد، الذي يحمل اسم (AbMap)، يعتمد على وحدتين مدربتين بشكل دقيق: الأولى تتعلم من بنى ثلاثية الأبعاد لحوالي 3000 جسم مضاد موجودة في قاعدة بيانات البروتينات (PDB)، والثانية تعتمد على بيانات تقيس مدى ارتباط أكثر من 3700 جسم مضاد بثلاثة أنواع مختلفة من المستضدات.
باستخدام (AbMap)، يمكن التنبؤ بهيكل الجسم المضاد وقوة ارتباطه بالمستضد، فقط من خلال تسلسل الأحماض الأمينية. وفي تجربة واقعية، استخدم الباحثون النموذج لتوليد ملايين التعديلات على أجسام مضادة تستهدف بروتين «سبايك» لفيروس SARS-CoV-2، وتمكّن النموذج من تحديد أكثرها فعالية.
وقد أظهرت التجارب بالتعاون مع شركة Sanofi أن 82 % من الأجسام المضادة المختارة باستخدام النموذج أظهرت أداءً أفضل من النسخ الأصلية.
اختصار الطريق نحو العلاجات الفعالة
يُعد هذا التقدم فرصة ذهبية لشركات الأدوية لتقليص الوقت والتكاليف اللازمة في مراحل البحث والتطوير. ووفقًا للبروفيسور روهيت سينغ، المؤلف المشارك للدراسة: «الشركات لا تريد المخاطرة بكل شيء في جسم مضاد واحد قد يفشل لاحقًا. النموذج يمنحها مجموعة من الخيارات القوية للمضي قدمًا بثقة».
تحليل الاستجابات المناعية على مستوى الأفراد
بعيدًا عن التطبيقات الدوائية، يُمكن للنموذج أن يُحدث نقلة في فهم التباين في الاستجابات المناعية بين الأفراد. فعلى سبيل المثال، لماذا يُصاب البعض بكوفيد-19 بشكل حاد، بينما ينجو آخرون دون أعراض؟ أو لماذا يبقى بعض الأشخاص غير مصابين بـHIV رغم تعرضهم للفيروس؟
الدراسة أظهرت أنه عند مقارنة البنية الثلاثية للأجسام المضادة بين الأفراد، فإن نسبة التشابه قد تكون أعلى بكثير من النسبة التي تُظهرها المقارنة الجينية التقليدية (10%). وهذا قد يفتح الباب لفهم أعمق لكيفية عمل جهاز المناعة وتفاعله مع مسببات الأمراض المختلفة.
يقول سينغ: «هنا يتجلى دور نماذج اللغة الكبيرة بوضوح، فهي تجمع بين نطاق التحليل الواسع القائم على التسلسل الجيني ودقة التحليل البنيوي».
دعم وتمويل دولي
حظي البحث بدعم من شركة Sanofi وعيادة عبد اللطيف جميل لتعلم الآلة في مجال الصحة، مما يعكس تزايد اهتمام المؤسسات العالمية بالذكاء الاصطناعي كأداة استراتيجية في الطب الحيوي.
بهذا الإنجاز، يُبرهن الذكاء الاصطناعي مجددًا على قدرته في إحداث ثورة صامتة في المختبرات الطبية، حيث لا تقتصر فوائده على التسريع والتحليل، بل تمتد لتوجيه القرارات الحاسمة التي قد تُنقذ أرواح الملايين.
أسامة عثمان (أبوظبي)