نموذج ذكاء اصطناعي من MIT يربط بنى الكريستالات ثلاثية الأبعاد بالنصوص لاكتشاف مواد جديدة

طوّر باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا نموذجاً متعدد الوسائط للذكاء الاصطناعي يجمع بين البنى الذرية ثلاثية الأبعاد للمواد البلورية والأوصاف باللغة الطبيعية. ونُشر العمل في مجلة Nature Communications وأُعلن عنه في 18 أكتوبر 2026، ويُظهر أن النظام قادر على تحديد تصاميم مواد أفضل من النماذج المدرَّبة على النصوص وحدها.

تكمن المشكلة في معظمها في البيانات. فمعظم المواد الصلبة بلورات، أي ترتيبات دورية ثلاثية الأبعاد للذرات، وتُحفظ بنيتها في صيغ ملفات متخصصة لا في النصوص التي تتعلم منها النماذج اللغوية الكبيرة. كما تتركز الأدبيات التجريبية على عدد محدود من فئات البلورات الشائعة، ما يدفع اقتراحات الذكاء الاصطناعي نحو المواد نفسها.

تعليم النموذج رؤية البنية

أنشأ الفريق سرديات غنية للبنى البلورية، استناداً إلى أوراق تجريبية وقواعد بيانات حسابية قائمة على المبادئ الأولى. ويغطي كل وصف التركيب والبنية، إضافةً إلى الخصائص واعتبارات المعالجة والتطبيقات المحتملة. دُرِّب النموذج باستخدام التعلم التقابلي، إذ قورنت أزواج متطابقة وغير متطابقة من البنى والنصوص لبناء تمثيل مشترك.

عندما قارن الباحثون نسخة دُرِّبت على الأوصاف المُصنَّعة بأخرى دُرِّبت على نصوص من الأوراق البحثية فقط، تعلّمت الأولى وحدها ربط البنى الهندسية باللغة. وعند تلقي استعلام بلغة بسيطة يصف خاصية معينة، استرجع النموذج البلورات التي تملك تلك الخاصية بنجاح أكبر من النموذج المرجعي.

وعند طلب مواد تناسب إلكتروليتات بطاريات الليثيوم-أيون الصلبة، ضمّت قائمة النتائج الأولى للنموذج مرشحين سبق أن أشارت إليهم أعمال أخرى بوصفهم واعدين. وقال جو لي، أستاذ في قسم علوم المواد والهندسة في MIT: «البنية هي فعلاً جوهر علم المواد».

نسخة من AlphaFold للبلورات

يشبّه لي هذا النهج بـ AlphaFold، نظام الذكاء الاصطناعي الذي يربط بنية البروتين بوظيفته، وقد ساعد في علم الأحياء واكتشاف الأدوية. ويضم المؤلفون المشاركون الباحث الأول يانغ جيونغ بارك، وماينك كومارن، وتشيا-وي هسو، والأستاذة إلسا أوليفيتي، التي قالت إنها تأمل أن يمثل هذا الأسلوب نقلة نوعية للمجال.

حظي البحث بدعم جزئي من وكالة الدفاع الأمريكية لتقليص التهديدات، ووكالة مشاريع البحوث الدفاعية المتقدمة الأمريكية، ومؤسسة البحوث الوطنية الكورية. ويرى الفريق أن الأسلوب ينطبق على كثير من المواد البلورية، ويأمل أن يتبناه علماء آخرون.