يعمل الكمبيوتر العملاق Aurora على تشغيل منصة مستقلة لإجراء عمليات محاكاة كيميائية معقدة
غالبًا ما تتطلب الكيمياء الحاسوبية خبرة متخصصة وأدوات برمجية متعددة وسير عمل طويل. قام الباحثون في مختبر أرجون الوطني التابع لوزارة الطاقة الأمريكية بتطوير إطار مفتوح المصدر يسمى ChemGraph يستخدم عوامل الذكاء الاصطناعي لأتمتة جزء كبير من هذه العملية، مما يجعل عمليات المحاكاة المتقدمة أسهل للعلماء والطلاب. تم تصميم هذا الإطار لمساعدة الباحثين على معالجة مشكلات علوم المواد والكيمياء دون التنقل في كل خطوة فنية يدويًا. وتشمل التطبيقات المحتملة تصميم بطاريات أفضل، وتحسين أنظمة الاحتراق، ودعم اكتشاف المواد الهامة. يجمع ChemGraph بين نماذج اللغات الكبيرة والأتمتة القائمة على الوكيل. فبدلاً من مطالبة المستخدمين بإعداد مسارات عمل محاكاة معقدة بأنفسهم، يمكن للباحثين وصف مشكلة علمية بلغة واضحة. يقوم النظام بعد ذلك بتحويل هذا الطلب إلى سلسلة من المهام الحسابية والأدوات البرمجية والتحليلات اللازمة لتحقيق النتائج. تم إنشاء المشروع باستخدام الكمبيوتر العملاق Aurora exascale التابع لمرفق Argonne Leadership Computing Facility وخدمة ALCF Inference Service، التي توفر للباحثين إمكانية الوصول الشبيه بالسحابة إلى نماذج اللغات الكبيرة التي تعمل على أنظمة حوسبة عالية الأداء. تقليل عوائق البحث يتضمن إجراء عمليات محاكاة الكيمياء الحسابية عادةً اختيار الأساليب العلمية المناسبة، وتحديد البرامج المتوافقة، وإعداد ملفات الإدخال، وإجراء العمليات الحسابية، وتحليل النتائج، وتحسين المعلمات من خلال تكرارات متعددة. تقوم ChemGraph بتوزيع هذه المهام عبر وكلاء الذكاء الاصطناعي المتخصصين في تخطيط سير العمل والتنفيذ وإدارة البيانات. وبدلاً من السماح لنموذج اللغة بتوليد الإجابات مباشرة، تم تصميم الإطار لاستدعاء البرامج والمكتبات العلمية المناسبة قبل عرض النتائج. قال ثانج دوك فام، زميل ما بعد الدكتوراه في أرجون والمؤسس المشارك لـ ChemGraph: “لا نريد أن يجيب نموذج اللغة الكبير على الأسئلة فقط”. “نريده أن يجري عمليات محاكاة قائمة على الفيزياء ويحصل على إجابة لك، بدلاً من الاعتماد فقط على ما يعرفه.” قام الباحثون أيضًا بتقسيم العمل بين نماذج لغوية مختلفة اعتمادًا على المهمة. تُستخدم النماذج الأكبر حجمًا لتخطيط سير العمل، بينما تتعامل النماذج الأصغر حجمًا مع مهام التنفيذ، مما يقلل تكاليف الحوسبة ويحسن الكفاءة. قال عالم الحساب في أرجون، مراد كيسيلي: “إذا كنت تستخدم نوعًا واحدًا فقط من ماجستير إدارة الأعمال في كل شيء، فإنك تخاطر بإهدار المال والوقت المخصص للحوسبة”. “وجدنا أنه يمكننا البدء بنموذج كبير لتخطيط سير العمل ومن ثم العودة إلى نماذج أصغر لمهام التنفيذ.” تم تصميم Aurora للتوسع لإجراء عمليات محاكاة كيمياء الكم المكثفة حسابيًا والمدمجة في ChemGraph، بينما أتاحت خدمة الاستدلال ALCF إمكانية الوصول إلى نماذج اللغة ذات الوزن المفتوح المستضافة على أنظمة Argonne. يساعد تشغيل النماذج محليًا أيضًا على تقليل التكاليف ومعالجة المخاوف المتعلقة بأمن البيانات مقارنة بالاعتماد على الخدمات السحابية الخارجية. نظرًا لأن ChemGraph مفتوح المصدر، فقد بدأ الباحثون بالفعل في توسيع نطاقه إلى ما هو أبعد من الكيمياء الحاسوبية. قامت عمليات التعاون الأخيرة بتكييف إطار عمل عمليات محاكاة التحليل الطيفي للبنية القريبة من الحافة لامتصاص الأشعة السينية وسير عمل فحص المواد عالية الإنتاجية تلقائيًا على Aurora. يرى الفريق أيضًا قيمة تعليمية في الإطار، مما يسمح للأساتذة بإظهار تقنيات الكيمياء الحسابية المتقدمة مع منح الطلاب طريقة أبسط لاستكشاف أسئلة البحث. وقال كيسيلي: “إن حلمنا بالنسبة لـ ChemGraph هو إتاحته كخدمة لمستخدمي ALCF من خلال واجهة على طراز chatbot”. “على المدى الطويل، نأمل أن نجعلها مستقلة بشكل متزايد … حتى يتمكن العلماء من التركيز على الأسئلة العلمية التي يريدون الإجابة عليها.”
تم النشر: 2026-07-09 20:04:00
