يجب أن تعلم | في صلب الموضوع | للاطلاع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
الذكاء الاصطناعي يساعد في العثور على مضادات حيوية طبيعية
عثر فريق متعدد الاختصاصات من جامعة بنسلفانيا الأميركية على مضادات حيوية طبيعية في الجينوم البشري، وذلك باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.
وفي دراسة قادها سيزار دي لا فوينتي، الأستاذ المساعد في قسم الهندسة الحيوية بجامعة بنسلفانيا، ونُشرت نتائجها هذا الشهر في دورية نيتشر بيوميديكال إنجينيرينغ (Nature Biomedical Engineering)، لجأ العلماء لتقنيات الذكاء الاصطناعي، واكتشفوا بمساعدتها الببتيدات المضادة للميكروبات التي يصنعها الجسم بشكل طبيعي.
ويقول دي لا فوينتي إن الببتيدات المضادة للميكروبات التي كانت مخبأة داخل بروتينات أكبر يبدو أنه لا علاقة لها بالجهاز المناعي المسؤول عن الدفاع عن الجسم ضد الميكروبات. وتتشكل الببتيدات المضادة للميكروبات (AMPs) في أجسام الكائنات الحية بشكل طبيعي، لكن الطرق التقليدية للبحث منعت اكتشافها سابقاً.
ويضيف دي لا فوينتي: "في هذه الدراسة، طبقّنا طريقة جديدة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في اكتشاف المضادات الحيوية في أماكن لم يتم التعرف عليها سابقاً. ما هو أفضل مكان للبدء لاستكشاف المعلومات البيولوجية الخاصة بنا؟ مجموعة الجينات والبروتينات التي تجعلنا ما نحن عليه".
قام الباحثون أولاً بتحديد الخصائص الفيزيوكيميائية لجميع البيبتيدات، مثل الطول (من 8 إلى 50 حمضاً أمينياً) والشحنة الموجبة وامتلاك أجزاء كارهة للماء وأجزاء محبّة للماء. ثم صمموا خوارزمية لتحدد وتبحث عن الببتيدات ذات الخصائص المضادة للميكروبات في الجينومات والبروتينات. وقد بحثت خوارزمية الذكاء الاصطناعي في جميع بروتينات الجسم، ووجدت 43 ألفاً من الببتيدات يتراوح طولها من 8 إلى 50 حمضاً أمينياً، ثم حددت الخوارزمية 2603 ببتيداً من المحتمل أن تكون من الببتيدات المضادة للميكروبات، وذلك بناءً على وظيفتها الحركية.
وللتحقق من صحة امتلاك هذه الببتيدات لخصائص مضادة للميكروبات، تم تصنيع 55 ببتيداً من الببتيدات التي حددتها الخوارزمية، واختبار فعاليتها على ثمانية مسببات مرَضية مختلفة، منها بكتيريا "الإشريكية القولونية" والبكتيريا التي تسبب عدوى "المكورات العنقودية" والالتهاب الرئوي. وأظهرت النتائج أن 63.6% من الببتيدات الـ55 مضادة للميكروبات، وأن هذه الببتيدات ليست فعالة ضد البكتيريا الضارة فحسب، بل تستهدف بكتيريا الأمعاء والجلد المفيدة أيضاً، ويعتقد دي لا فوينتي أن هذا دليل على أن هذه الببتيدات لها دور في توازن البكتيريا الضارة والمفيدة في الجسم.
للمزيد من المعلومات حول الببتيدات المضادة للميكروبات، يمكنك متابعة القرءاة على موقعنا عبر الرابط
سلاح الجو الأميركي يسعى لاستخدام الذكاء الاصطناعي في التخطيط للمعارك الجوية
طلب باحثون يعملون في القوات الجوية الأميركية مساعدة الشركات في تطوير قدرات ذكاء اصطناعي وتعلم آلي لأنظمة التخطيط التي تساعد القادة على التكيف بسرعة مع الظروف المتغيرة خلال المعارك الجوية الكبيرة.
وأصدر المسؤولون في مختبر أبحاث القوات الجوية الواقع في مدينة رومي بولاية نيويورك، في نهاية الشهر الماضي، إعلاناً واسعاً بخصوص ستراتجيم (Stratagem)، وهو مشروع تطبيق أحدث أساليب الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على إدارة المعارك الجوية. ويسعى ستراتجيم إلى الحصول على قدرات ذكاء اصطناعي جديدة يمكنها التفكير في الوقت الفعلي في التطورات التي تجري في ساحة المعركة أثناء الاشتباكات في زمن الحرب، والمساعدة في التخطيط للمعركة، واتخاذ القرارات رداً على تلك التطورات.
ويشير الباحثون إلى أن أحد مصادر هذا النوع من التقنيات هو ألعاب الفيديو الحديثة. ففي السنوات الأخيرة، أدخل مصممو الألعاب تطورات ذكاء اصطناعي كبيرة على وكلاء اللعب من غير البشر، ويمكن أخذ هذه التكنولوجيا في الاعتبار لدعم اتخاذ القرار في ساحة المعركة.
ويتكون مشروع ستراتجيم من ثلاثة أجزاء: دعم ذكاء الآلة للعمليات العسكرية، واستخلاص الخبرة البشرية لتعزيز قدرات المقاتلين، ونقل نماذج التعلم الآلي من ألعاب الفيديو إلى إدارة ومحاكاة المعارك الجوية. ويسعى الجزء الأول إلى البحث في نُهج ذكاء الآلة وتطويرها لدعم العمليات وتنفيذها في بيئات معادية معقدة، واستكشاف الخوارزميات وطرق التعلم الحالية والجديدة التي تتضمن تصميم نموذجي لوكيل ذكي. ويجب أن يعتمد هذا النموذج على نظرية الألعاب الحاسوبية والتعلم الآلي. والهدف هو تطوير نهج لمجاراة أسلوب اللاعب البشري الخبير في سيناريوهات الحرب المتقدمة ثم تجاوزه بعد ذلك.
الرابط (إنجليزي)
لماذا يُعد الذكاء الاصطناعي محورياً في حماية أمن المؤسسات؟
في عالم الأمن السيبراني، السرعة سلاح قاتل. ففي أقل من 20 دقيقة، يمكن لخصم ماهر اقتحام شبكة مؤسسة والحصول على البيانات الهامة. ومع تزايد تعقيد الهجمات الحديثة وارتفاع حجم البيانات التي تنتجها الشركات الحديثة، أصبح من الصعب على المحللين البشريين اكتشاف النشاط الضار حتى فوات الأوان. هذا هو السبب الذي يجعل الذكاء الاصطناعي عاملاً محورياً لمواكبة مشهد التهديدات سريع الحركة في مجال الأمن السيبراني.
ويقدم الذكاء الاصطناعي مجموعة متنوعة من حالات الاستخدام التي يمكن للمؤسسات الاستفادة منها لتحسين وضعها الأمني، ومنها:
إيقاف الهجمات في وقت مبكر: ربما تكون حالة الاستخدام الأكثر إلحاحاً للذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني هي الاستجابة للحوادث. يمكّن الذكاء الاصطناعي المؤسسات من الكشف التلقائي عن السلوكيات الشاذة داخل بيئاتها والقيام باستجابات مؤتمة لاحتواء التدخلات في أسرع وقت ممكن.
ولعل أحد أكثر استخدامات الذكاء الاصطناعي شهرةً هذا العام هو ما حدث في الألعاب الأولمبية في طوكيو، عندما تمكنت منصة (Darktrace AI) من اكتشاف وجود جهاز (Raspberry Pi IoT) خبيث زرعه متسلل في مكتب هيئة رياضية وطنية تشارك في الأولمبياد. اكتشفت المنصة أن منفذ الجهاز يقوم بمسح الأجهزة القريبة، فقامت بحظر الاتصالات، وقدمت للمحللين البشريين رؤى حول نشاط المسح حتى يتمكنوا من إجراء المزيد من التحقيقات.
معالجة البيانات المحمية وتصنيفها: بالإضافة إلى ذلك، يوفر الذكاء الاصطناعي للمؤسسات أيضاً القدرة على معالجة البيانات المحمية وتصنيفها تلقائياً، بحيث يمكن للمؤسسات أن تتمتع بشفافية كاملة حول كيفية معالجة هذه البيانات، كما يضمن أن تظل متوافقة مع لوائح خصوصية البيانات في هذه البيئة التنظيمية متزايدة التعقيد. ويسهل الذكاء الاصطناعي على المؤسسة إجراء جرد للمعلومات المحمية ومكان نقلها، بحيث يمكن لمسؤولي المؤسسة إبلاغ المنظمين بدقة كيفية التعامل مع هذه البيانات، ومنع الأفراد غير المصرح لهم بالاطلاع عليها.
بناء هياكل الثقة الصفرية: تُعد القدرة على بناء هياكل مؤتمة للثقة الصفرية (zero-trust architectures) والتأكد من أن المستخدمين والأجهزة المصرح لهم فقط هم من يمكنهم الوصول إلى المعلومات الهامة إحدى أكثر حالات الاستخدام المبتكرة للذكاء الاصطناعي. يمكن للمصادقة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي أن تضمن عدم وصول أي شخص إلى المعلومات الحساسة باستثناء المستخدمين المصرح لهم. وتستند هذه الأنظمة إلى نماذج التعلم الآلي التي تأخذ في الحسبان الوقت والموقع والبيانات السلوكية وغيرها من العوامل عند تعيين درجة مخاطر تُستخدم لمنح الوصول أو رفضه.
الرابط (إنجليزي)
|
