كيف تستخدم الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي؟
مرحبا بكم في عالم الذكاء الاصطناعي الذي لا يكفّ عن التطوّر يومًا بعد يوم! في هذا العالم، لم يعد الأمر مُقتصرًا على مُجرّد الدردشة مع بوت والحصول على ردود سريعة أو إدخال بعض الأوصاف النصيّة والحصول على صورة في المقابل. فلقد أحدث الذكاء الاصطناعي ثورةً في العديد من الصناعات، والبحث العلمي ليس استثناءً منها. فقد أصبح بالإمكان استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام، وتحليل البيانات، وتوليد الأفكار البحثيّة بطرق لم تكُن ممكنةً من قبل، وهذا بلا شكّ يُساعد الباحثين على تحقيق تقدّم أسرع وتحسين جودة عملهم.
اكتشف كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تغيير حياتك! سجّل الآن في أفضل دورات الذكاء الاصطناعي المجانية والمدفوعة المتاحة على موقع فرصة.كوم. دورات الذكاء الاصطناعي
من خلال تقديمه مزيجًا مثاليًا من السرعة والدقة في البحث عن المعلومات وتحليلها عبر قوته الحسابية وقدرته على التعلُم من البيانات الموجودة، أصبح الذكاء الاصطناعي وسيلةً هامّة في تحليل كميات هائلة من البيانات، واستخلاص النتائج منها في ثوانٍ، وهو الأمر الذي كان يستغرق أيامًا بالطرق التقليديّة.
وبينما نتعمق أكثر، سنكتشف التطبيقات والتحديات والتطورات المثيرة في استخدام الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي، علاوةً على أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي في مجال البحث العلمي. سواءً كُنتَ تجري تجارب في المختبر، أو تنشُر أوراقًا بحثيّة في المجلّات العلميّة، أو تعمل على أطروحتك، سيُقدم لك هذا المقال الدليل الشامل لكيفيّة استخدام الذكاء الاصطناعي لتعزيز كفاءتك وإنتاجيّتك في العمل بشكلٍ كبير.
اقرأ أيضًا: كيف يمكن لتطبيقات مثل Siri أو Google Assistant التواصل معنا بلغات مختلفة؟
أفضل تطبيقات الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي
منذ دخوله في مجال البحث العلمي، مكّن الذكاء الاصطناعي الباحثين من إجراء التجارُب وتحليل البيانات بسرعة ودقّة وكفاءة أكبر بكثير من أي وقت مضى. لذلك، أصبح من المهم على كل باحث أن يكون مُلمًّا بهذه التطبيقات حتّى يتمكّن من الاستفادة منها أيًّا كان مجال بحثه. وفيما يلي بعض التطبيقات الرئيسيّة للذكاء الاصطناعي في البحث العلمي:
تحليل البيانات والتعرُف على الأنماط: حيث أصبح بإمكان خوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات العلميّة بسرعة ودقة. وهذه القدرة مفيدة بشكلٍ خاص في مجالات مثل علم الجينوم، وعلم البروتينات الوراثيّة، واكتشاف الأدوية، حيث يُمكن للباحثين استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد الأنماط، والمؤشرات الحيوية التي قد تهملها طرق التحليل التقليدية.
اكتشاف الأدوية وتطويرها: حيث يلعب الذكاء الاصطناعي اليوم دورًا حاسمًا في تسريع عمليات اكتشاف الأدوية وتطويرها من خلال خوارزميات التعلم الآلي التي يُمكنها تحليل قواعد بيانات كبيرة للمركبات الكيميائيّة، والتنبؤ بخصائصها، وتحديد الأدوية المحتملة المرشحة. كما يُمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا محاكاة تأثيرات مركبات الأدوية على الأنظمة البيولوجية، ممّا يساعد في تصميم أدوية أكثر أمانًا وفعاليّة.
الطب الدقيق: حيث يتيح الذكاء الاصطناعي اتّباع نهج مُخصّص للرعاية الصحية من خلال تحليل بيانات المريض الفرديّة، بما في ذلك المعلومات الجينيّة والتاريخ الطبي وأسلوب الحياة الخاص به. لقد أصبح بإمكان أدوات الذكاء الاصطناعي بسهولة التنبؤ حول المخاطر المرضيّة المُحتملة للشخص وفقًا لتاريخه المرضي، بالإضافة إلى احتماليّة استجابة الجسم للعلاج، علاوةً على إستراتيجيّات العلاج الأمثل. كل هذا يُساعد الأطباء على تصميم العلاجات لكل مريض على حدة، مما يؤدي إلى تحسين النتائج.
معالجة الصور والإشارات: يُمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل وتفسير الصور والإشارات في مختلف التخصصات العلمية. على سبيل المثال، في علم الفلك، يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف الأجرام السماوية وتصنيفها، وتحديد الأنماط في البيانات الفلكية، والمساعدة في اكتشاف الكواكب الخارجيّة. أما في التصوير الطبي، فيُساعد الذكاء الاصطناعي في تفسير التصوير بالرنين المغناطيسي والأشعة المقطعية والأشعة السينية، ممّا يساعد في تشخيص الأمراض وتخطيط العلاج.
الروبوتات والأتمتة: يتمّ استخدام الروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في البحث العلمي، حيثُ يُمكن للروبوتات أداء مهامّ مُتكرِّرة، والتعامل مع المواد الخطرة، وإجراء التجارب بدقة عالية. كما تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي على تمكين الروبوتات من التعلّم من بيئتها، والتكيّف مع المواقف الجديدة، ومساعدة العلماء في المهام البحثيّة المُعقّدة.
معالجة اللغات الطبيعية (NLP): تتيح تقنيّات الـ NLP للباحثين استخلاص معلومات قيِّمة من المؤلّفات العلميّة وبراءات الاختراع والأوراق البحثيّة في ثوانٍ معدودة. يُمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تحليل النَّص وتلخيصه، واستخراج البيانات ذات الصلة، وتحديد العلاقات بين المفاهيم العلميّة المُختلفة. وهذا يُساعد العلماء على البقاء على اطِّلاع بأحدث الأبحاث، وتحديد الفجوات المعرفيّة، وتوليد فرضيّات جديدة.
المحاكاة والنمذجة: يُمكن للذكاء الاصطناعي محاكاة الظواهر العلميّة المُعقّدة، ممّا يساعد في فهم العمليات الطبيعية والتنبؤ بالنتائج. على سبيل المثال، في علوم المناخ، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي محاكاة أنماط المناخ، والتنبؤ بالظواهر الجوية، وتقييم تأثير العوامل البيئيّة. كمثالٍ آخر في الفيزياء، يُمكن للذكاء الاصطناعي محاكاة تفاعلات الجسيمات والمساهمة في تطوير نظريّات جديدة.
الاكتشاف العلمي وتوليد الفرضيات: يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد العلماء في توليد فرضيات جديدة وتصميم التجارب من الألف إلى الياء. ومن خلال تحليل البيانات الموجودة، يُمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحديد العلاقات بين المُتغيرات، واقتراح اتجاهات بحثيّة جديدة. وهذا لا يؤدي إلى تسريع عملية البحث فحسب، بل يفتح أيضًا آفاقًا جديدة للاستكشاف العلمي.
اقرأ أيضًا: أفضل تطبيقات الذكاء الاصطناعي في العصر الحديث
أدوات الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي
هنالك عدد من أدوات الذكاء الاصطناعي المُتاحة لمساعدة الباحثين في عملهم. وفيما يلي أفضل 6 أدوات يُمكنك استخدامها:
1. Scite Assistant
Scite Assistant هي أداة بحث مدعومة بالذكاء الاصطناعي تُساعد الباحثين في العثور على المؤلفات العلميّة وقراءتها وفهمها. كما يُمكنها استخراج المعلومات الأساسيّة تلقائيًّا من الأوراق، مثل سؤال البحث والأساليب والنتائج والاستنتاجات. يمكن لـ Scite Assistant أيضًا مساعدة الباحثين في تحديد الأوراق البحثيّة ذات الصلة بمجالهم البحثي وتتبع تقدّمهم.
اقرأ أيضًا: ما هو الذكاء الاصطناعي | كل ما تحتاج معرفته عن الذكاء الاصطناعي
2. Consensus
أداة Consensus هي عبارة عن مُحرِّك بحث يعمل بالذكاء الاصطناعي، يُساعد الباحثين في العثور على الأوراق البحثيّة ذات الصلة. تستخدم أداة Consensus التعلّم الآلي لتحديد الأوراق الَّتي من المحتمل أن تكون ذات صلة بسؤال بحثي مُعيّن، حتى لو لم تستخدم نفس الكلمات الرئيسية، كما تُوفر أيضًا مُلخّصات لكل ورقة بحثيّة، مما يجعل من السهل تقييم مدى أهميتها.
اقرأ أيضًا: أفضل مواقع التصميم بالذكاء الاصطناعي
3. Elicit
Elicit هي إحدى أدوات الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي المهمة جدًّا لإلهام الباحثين بالأفكار وبالتالي مُساعدتهم على البحث والكتابة. يُمكن لهذه الأداة توليد الأفكار والعثور على المعلومات ذات الصّلة والمساعدة في بناء البراهين العلميّة، كما يُمكنها أيضًا إنشاء العروض التقديميّة والمُلصقات.
تعرَّف على: أفضل مواقع الرسم بالذكاء الاصطناعي
4. ChatGPT
اشتهرت أداة ChatGPT كروبوت محادثة يبحث على الإنترنت ليجيب على الأسئلة. لكن الجزء الأهم هو أنّ هذه الأداة قادرة على فحص الأوراق البحثيّة في ثوانٍ معدودة وتقديم مُلخّص عن المحتوى البحثي لهذه الأوراق والإجابة على أي سؤال في محتوى هذه الورقة. يُمكن استخدامها كذلك لمُقارنة الأوراق البحثيّة وتحليل كلٍّ منها لمعرفة مدى عمق وتعقيد كل ورقة في مناقشة الموضوع البحثي.
إليك الآن: كل ما تحتاج معرفته عن ChatGPT: معلومات عن ChatGPT
تصفَّح المزيد:22 طريقة للاستفادة من تطبيق Chat GPT في عملك
5. ChatPDF
ChatPDF هي أداة ذكاء اصطناعي يُمكنها مُساعدة الباحثين على فهم الملفات بصيغة PDF. يُمكن لهذه الأداة استخراج النَّص تلقائيًّا من ملفات PDF وترجمتها والإجابة على الأسئلة المتعلقة بالمحتوى. لذلك، تُعدّ أداةً مثاليّة لتوفير الوقت وتحسين دقة البحث.
6. Scispace
أداة SciSpace أو Typeset.io هي عبارة عن منصّة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تساعد الباحثين على على تحليل الأوراق البحثيّة وفهمها بشكلٍ أفضل. كل ما عليك فعله هو رفع الورقة البحثيّة، ثم طرح أي أسئلة تتعلّق بمحتوى الورقة وستقوم الأداة بفحص الورقة والإجابة على أسئلتك في ثوانٍ.
اقرأ أيضًا: خطوات كتابة البحث العلمي
تعرَّف على: أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعليم
كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي
بالرَّغم من قدرات الذكاء الاصطناعي الفريدة في مجال البحث العلمي، إلّا أنّ استخدامه في هذا المجال ليس بالمُهمّة السهلة، فهو يتطلّب التخطيط الدقيق والتنفيذ والتقييم والمُراجعة المُستمرة. لذلك، سنُقدم بعض الإرشادات العامّة وأفضل الممارسات للباحثين الذين يرغبون في استخدام الذكاء الاصطناعي في مشاريعهم العلميّة.
1- تحديد المشكلة والهدف
الخطوة الأولى في استخدام الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي هي تحديد المشكلة التي تريد حلّها بوضوح والهدف الذي تريد تحقيقه. سيساعدك هذا على تضييق نطاق بحثك، وتحديد مصادر البيانات والأساليب ذات الصلة، وصياغة معايير التقييم التي ستحكم بها على النتيجة النهائيّة. وفيما يلي بعض الأسئلة التي يُمكنك طرحها على نفسك:
ما هو السؤال أو الفرضية العلمية التي تريد اختبارها أو الإجابة عليها؟
ما هي النتيجة أو التأثير المتوقّع لمشروعك؟
ما هي الأساليب الحالية لحل هذه المشكلة؟ ما هي حدودها أو التحديات التي تقف أمام استخدامها؟
كيف يُمكن للذكاء الاصطناعي مساعدتك في التغلّب على هذه القيود أو التحديّات؟ ما هي مزايا أو فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي في هذه الحالة؟
ما هي المخاطر أو العيوب المحتملة لاستخدام الذكاء الاصطناعي؟ كيف يُمكنك التغلّب عليها؟
اقرأ أيضًا: كل ما تحتاج معرفته عن توثيق المراجع في البحث الأكاديمي
2- اختيار البيانات والطريقة
الخطوة التالية هي اختيار البيانات والطريقة التي ستستخدمها لمشروعك. البيانات هي وقود الذكاء الاصطناعي، واختيار البيانات الصَّحيحة هو بلا شكّ أمرٌ بالغ الأهميّة لنجاح مشروعك. عليك أن تأخذ في الاعتبار الجوانب التالية:
التوفّر: هل تتوفر بيانات كافية لمشكلتك؟ أين يمكن أن تجدها؟ كيف يمكنك الوصول إليه؟ هل تحتاج إلى جمع بيانات جديدة أو الاكتفاء باستخدام البيانات الموجودة؟
الجودة: هل البيانات مُوثوقة ودقيقة وصالحة ومُتّسقة وذات صلة بمشكلتك؟ وكيف يُمكنك التأكّد من جودتها؟ هل تحتاج إلى معالجتها مُسبقًا أم أنّها جاهزة بالفعل لتوفيرها لأداة الذكاء الاصطناعي وانتظار النتيجة؟
الأخلاق: هل البيانات أخلاقيّة وقانونيّة وتحترم الخصوصية والأمان؟ هل تحتاج إلى الحصول على موافقة أو إذن من أصحاب البيانات أو الأشخاص؟
اقرأ أيضًا: نصائح مهمة للطلاب لتجنّب الانتحال في أوراقهم البحثية
3- تنفيذ الحل وتقييمه
الخطوة الثالثة هي تنفيذ وتقييم الحل الذي صمّمته لمشروعك. يجب الأخذ في الاعتبار أنّ هنالك العديد من أنواع أساليب الذكاء الاصطناعي التي يُمكن استخدامها للبحث العلمي، مثل التعلّم الآلي (ML)، والتعلّم العميق (DL)، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، ورؤية الكمبيوتر (CV)، والتعرّف على الكلام (SR)، والنماذج التوليدية (GM)، والتعلم المُعزّز (RL)، وما إلى ذلك. كل نوع له نقاط القوة والضعف والمزايا والعيوب الخاصّة به. لذلك، تحتاج إلى إجراء بعض الأبحاث الأساسيّة لمعرفة نوع الطريقة الأكثر ملاءمة لمشكلتك.
بعد اختيار الأسلوب والبدء في استخدام الأداة المُناسبة، عليك اختبار الحل للتحقّق من صحته ومقارنته وتحليله. عليك أن تأخذ في الاعتبار الجوانب التالية:
الأدوات: ما الأدوات التي تحتاجها لتنفيذ الحل الخاص بك؟ ما هي لغات البرمجة والأطر والمكتبات والمنصّات والبيئات التي تحتاج إلى استخدامها؟
الموارد: ما هي الموارد التي تحتاجها لتشغيل الحل الخاص بك؟ ما هي الأجهزة (CPU/GPU/TPU)، والبرامج (OS/IDE/API)، والشبكة (الإنترنت/السحابة)، ووسيلة التخزين التي تحتاج إلى استخدامها؟
المقاييس: ما المقاييس التي تحتاجها لقياس الحل الخاصّ بك؟ ما هي المقاييس الكمية (مثل الدقة، وجذر متوسط مربع الخطأ (RMSE) أو النوعيّة التي تحتاج إلى استخدامها؟
النتائج: ما هي النتائج التي تحصل عليها من الحل الخاص بك؟ ما هي الأفكار أو النتائج التي تستمدها من نتائجك؟ وكيف تجيب هذه النتائج على سؤال البحث أو الفرضيّة؟
اقرأ أيضًا: تعرف على المهارات البحثية وكيفية تطويرها
مستقبل البحث العلمي مع الذكاء الاصطناعي
لا يزال دمج الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي في مرحلة مبكرة، لكنّ آثاره المُحتملة ستكون هائلة. ومع تطوّر تقنيّات الذكاء الاصطناعي الجديدة، سيُتاح للباحثين والعلماء العديد من الفرص لاستكشاف المجالات التي كانت تُعتبر في السابق صعبة الوصول. ومن المُتوقّع أن تصبح مُهمّة الباحثين أسهل بكثير من ذي قبل.
ومع ذلك، لا تزال هناك اعتبارات أخلاقيّة محتملة تحتاج إلى معالجة، وسيتطلّب الأمر جهودًا متضافرة من المجتمع العلمي لضمان استخدام الذكاء الاصطناعي بشكلٍ أخلاقي ومسؤول.
اقرأ أيضًا: كيف تعمل محركات البحث؟
هل أنت مستعد لدخول عالم الذكاء الاصطناعي؟ من خلال مقالاتنا المُميَّزة ستتعلم الذكاء الاصطناعي، استخدامات الذكاء الاصطناعي، تطبيقات ومواقع الذكاء الاصطناعي وغير ذلك الكثير!تعلم الذكاء الاصطناعي
في الخِتام، يُعدّ دمج الذكاء الاصطناعي بالكتابة العلميّة فرصةً مُهمة لعمل طفرة في مجال البحث العلمي. فمن خلال أدوات وخوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تعمل على تسهيل التحليل الفعّال للبيانات ومراجعة الأوراق البحثيّة وإعداد المخطوطات، يُمكن تحسين دقّة وسرعة نتائج البحث بشكلٍ كبير. فلا شكّ أنّ مُستقبل الكتابة العلميّة يتشابك مع تطوّرات الذكاء الاصطناعي، ممّا يعد بمشهد بحثي أكثر كفاءةً وتعاونًا وتأثيرًا.
وأنت ماذا تعتقد؟ هل ترى أنّ الذكاء الاصطناعي من المُمكن أن يستبدل البشر تمامًا في هذا القطاع الهام، أم أنّه مُجرّد أداة لتسريع خطى العلماء والباحثين ليس أكثر؟ يُمكنك الاطِلاع على جميع مقالاتنا الخاصّة بمجال الذكاء الاصطناعي لتبقى على اطّلاع بأحدث التطوّرات في هذه المجال.
اقرأ أيضًا: كل ما تريد أن تعرفه عن الدرجات العلمية في المملكة المتحدة
اقرأ أيضًا: ما هي أنواع درجات الماجستير؟ وكيف تختار تخصص الماجستير المناسب؟
تعلم البودكاست الآن من خلال مقالاتنا المُميَّزة!
المصادر: editage، ilovephd، simplilearn
