تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي من البحث الدوائي على LLM لتقليل الهلوسة

05.12.2024

مشاريع GitHub الثورية: البحث الدوائي التلقائي باستخدام الذكاء الاصطناعي

يحدث التكامل بين الذكاء الاصطناعي (AI) والبحث الدوائي ثورة في صناعة الأدوية. تلعب المشاريع مفتوحة المصدر على GitHub دورًا حاسمًا في هذا الصدد. فيما يلي، نقدم بعض من أكثر المشاريع ابتكارًا التي تدفع البحث التلقائي عن الأدوية باستخدام الذكاء الاصطناعي.

DeepChem: منصة مفتوحة لتعلم عميق في الكيمياء

DeepChem هي مكتبة مفتوحة المصدر رائدة تجعل التعلم العميق متاحًا للتطبيقات الكيميائية. تقدم أدوات لـ:

• نمذجة الجزيئات
• توقع بنية البروتين
• علم المواد

بفضل واجهتها سهلة الاستخدام، تتيح DeepChem للباحثين تنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة دون الحاجة إلى معرفة برمجية متعمقة. وهذا يسرع اكتشاف المركبات الجديدة ويعزز الابتكار في الصناعة.

MoleculeNet: اختبار الأداء لـ AI في الكيمياء

MoleculeNet هو نظام اختبار شامل تم تصميمه خصيصًا للتعلم الآلي في البحث الكيميائي. يوفر:

• مجموعات بيانات موحدة
• مقاييس التقييم
• مقارنة أداء النماذج

من خلال توفير معايير اختبار موحدة، يبسط MoleculeNet مقارنة النماذج المختلفة من الذكاء الاصطناعي ويعزز التقدم في اكتشاف الأدوية.

ATOM Modeling PipeLine (AMPL): اكتشاف الأدوية المُسَرَّع

الـ ATOM Modeling PipeLine هو مشروع من تحالف ATOM يهدف إلى تسريع تطوير الأدوية باستخدام التعلم الآلي. يوفر AMPL:

• خط أنابيب معياري لمعالجة البيانات
• تدريب النموذج الآلي
• أطر عمل قابلة للتوسعة لمختلف حالات الاستخدام

باستخدام AMPL، يمكن للباحثين إنشاء نماذج معقدة بكفاءة، مما يقلل من الوقت اللازم بين اكتشاف مركب جديد وإدخاله إلى السوق.

Chemprop: التنبؤ بخصائص الجزيئات باستخدام التعلم العميق

Chemprop تستخدم الشبكات العصبية الرسومية للتنبؤ بخصائص الجزيئات. تتضمن ميزاتها:

• دقة تنبؤ عالية
• هياكل نماذج قابلة للتخصيص
• الدعم لمجموعات بيانات كيميائية متنوعة

حققت Chemprop نتائج بارزة في العديد من المسابقات وهي أداة قيمة للذكاء الاصطناعي الكيميائي.

DeepPurpose: مجموعة أدوات عميقة شاملة لاكتشاف الأدوية

DeepPurpose هي مجموعة أدوات تعلم عميق شاملة للبحث عن الأدوية. تقدم:

• تكامل نماذج وأنواع بيانات مختلفة
• تنفيذ سهل لنماذج التنبؤ
• تطبيقات في تفاعلات البروتين-الليكاند

بفضل تنوعها، تمكن DeepPurpose الباحثين من تحديد بسرعة وكفاءة المرشحين العلاجيين الجدد.

OpenChem: إطار عمل تعلم عميق مخصص للتطبيقات الكيميائية

OpenChem هو إطار عمل تعلم عميق مصمم خصيصًا للتطبيقات الكيميائية. يتميز بما يلي:

• الدعم لإنشاء الجزيئات
• التنبؤ بالخصائص
• المرونة في تصميم النماذج

يشجع OpenChem تطوير طرق جديدة في الذكاء الاصطناعي الكيميائي ويساهم في تسريع البحث.

تستمر مجتمع المصدر المفتوح على GitHub في دفع حدود البحث التلقائي عن الأدوية. من خلال الجمع بين الذكاء الاصطناعي والكيمياء، تفتح إمكانيات جديدة لتطوير حلول علاجية أكثر كفاءة ودقة. يحمل هذا الابتكار إمكانات كبيرة لإحداث ثورة في مستقبل الطب.

تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي من نماذج البحث الدوائي على التقطير (Distillation) من نماذج الذكاء الاصطناعي

النماذج والتقنيات المستخدمة في البحث التلقائي عن الأدوية تقدم مقاربات مبتكرة يمكن نقلها إلى التقطير (Distillation) من نماذج الذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن هذين المجالين يبدوان مختلفين في البداية، إلا أنهما يشتركان في تقنيات وأساليب مشتركة تمثل تحديات ذات صلة، مما يتيح تطبيقًا ذا معنى.

جدوى التطبيق

إن تطبيق نماذج البحث الدوائي على التقطير من نماذج الذكاء الاصطناعي أمر منطقي تمامًا لأنه:

• تقنيات مشتركة: يستخدم كلا المجالين تقنيات التعلم الآلي المتقدمة مثل التعلم العميق والشبكات العصبية والرسم البياني.
• تبسيط التعقيد: في البحث الدوائي، يتم تبسيط الهياكل الجزيئية المعقدة لتمثيلها بشكل أكثر إيجازًا، على غرار تقليل حجم نماذج الذكاء الاصطناعي إلى أشكال أكثر قابلية للإدارة.
• التحسين والكفاءة: يهدف كل من اكتشاف الأدوية والتقطير إلى تحقيق نتائج فعالة وموثوقة باستخدام الموارد المحدودة.

كيف يمكن أن يتم التطبيق

1. الشبكات العصبية الرسومية (GNNs) لفهم الهياكل

في البحث الدوائي، تستخدم الشبكات العصبية الرسومية لتحليل الهياكل الجزيئية المعقدة. يمكن استخدام هذه التقنيات في التقطير لاستخلاص مكونات الهيكل الرئيسية لنموذج أكبر.

2. التعلم بالنقل (Transfer Learning) واستخراج الميزات

تستخدم النماذج من مشاريع مثل DeepChem أو Chemprop التعلم بالنقل لتعلمها من مجموعات البيانات الموجودة. على غرار ذلك، يمكن استخدام نموذج كبير مدرب مسبقًا كنقطة بداية لاستخلاص الميزات الهامة التي سيتم نقلها إلى نموذج أصغر.

3. التعلم متعدد المهام (Multi-Task Learning) لنماذج متعددة الاستخدامات

تستخدم مشاريع مثل MoleculeNet التعلم متعدد المهام لتدريب النماذج على أداء مهام متعددة في وقت واحد. يمكن استخدام هذه الطريقة في التقطير لإنشاء نماذج أصغر حجمًا لا تزال قادرة على أداء وظائف متنوعة.

4. تقنيات التحسين من البحث الدوائي

يمكن تطبيق تقنيات التحسين المستخدمة في البحث الدوائي، مثل الضبط الدقيق للمعلمات الفائقة أو استخدام الخوارزميات التطورية، لتحسين النماذج المقطرة لزيادة كفاءتها.

5. زيادة البيانات وتوليدها

تستخدم مشاريع مثل DeepPurpose تقنيات توليد بيانات اصطناعية. يمكن استخدام أساليب مماثلة لتحسين عملية تدريب النموذج المتقرح، خاصة عندما تكون البيانات المتاحة محدودة.

خطوات التنفيذ العملية

• تحليل هيكل النموذج: استخدام GNNs لتحديد المكونات الرئيسية للنموذج الأم.
• اختيار الميزات: استخلاص الميزات الحاسمة التي تؤثر على أداء النموذج.
• تصميم هياكل نماذج فعالة: تكييف تصميمات النماذج من البحث الدوائي لإنشاء نماذج أصغر حجمًا.
• التدريب المشترك: تنفيذ التعلم متعدد المهام لتدريب النموذج المتقرح على مهام متعددة وتحسين قدرته على التعميم.

إن دمج تقنيات من البحث التلقائي عن الأدوية في عملية التقطير من نماذج الذكاء الاصطناعي يفتح طرقًا جديدة لتحقيق الكفاءة وتقليل التعقيد. من خلال نقل التقنيات المثبتة، يمكن تطوير نماذج قوية ومضغوطة تلبي متطلبات تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة. تعزز هذه النهوضية بين التخصصات الابتكار وتسريع التقدم في كلا المجالين البحثيين.

توسعة: تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي من البحث الدوائي على LLM لتقليل الهلوسة

التقدم المحرز في الذكاء الاصطناعي قد أحدث ثورة في كل من البحث عن الأدوية وتطوير نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). يُطرح سؤال مثير للاهتمام: هل يمكن أن تساهم التقنيات المستخدمة في البحث الدوائي في زيادة دقة التنبؤ وتقليل الهلوسة في LLM؟ فيما يلي، نستكشف هذه الاحتمالية ونحلل ما إذا كان هذا التطبيق منطقيًا وإذا كانت هذه التقنيات يتم استخدامها بالفعل في LLM.

الارتباط بين تقنيات الذكاء الاصطناعي في الكيمياء و LLMs

1. الشبكات العصبية الرسومية (GNNs) وتحليل الهياكل

في البحث الدوائي، يتم استخدام الشبكات العصبية الرسومية لتحليل الهياكل الجزيئية المعقدة والتنبؤ بها.

التطبيق على LLM:

• أشجار التركيب كرسوم بيانية: تمامًا مثل الجزيئات، يمكن تمثيل الجمل كسلاسل، ويمكن اعتبار الأشجار النحوية أو هياكل الرسم البياني (Graphical structures)أشجار تركيبية.
• تحسين نموذج السياق: يمكن استخدام GNNs لتحسين فهم العلاقة بين الكلمات في الجملة، مما يعزز السياق في LLM.

2. تقدير عدم اليقين (Uncertainty Estimation)

في البحث الدوائي، يعد تقدير عدم اليقين أمرًا بالغ الأهمية لتقييم موثوقية التنبؤات.

التطبيق على LLM:

• تقليل الهلوسة: من خلال دمج تقديرات عدم اليقين، يمكن لـ LLM تقييم موثوقية استجاباتها وتقليل احتمالية تقديم معلومات خاطئة أو مضللة.
• مؤشرات الثقة: تنفيذ مقاييس تعرض مدى ثقة النموذج في إجابته.

3. التعلم بالنقل (Transfer Learning) واستخراج الميزات

pip install transformers torch datasets

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch.nn.functional as F
import numpy as np

# تحميل رمز الموديل والرمز التكميلي
model_name = 'gpt2'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# تفعيل التسرب (Dropout) أثناء التقييم
def enable_dropout(model):
"""تفعيل طبقات التسرب في النموذج أثناء التقييم."""
for module in model.modules():
if isinstance(module, torch.nn.Dropout):
module.train()

# دالة لتوليد الاستجابات مع تقدير عدم اليقين
def generate_with_uncertainty(model, tokenizer, prompt, num_samples=5, max_length=50):
model.eval()
enable_dropout(model)
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt')
input_ids = inputs['input_ids']

# توليد عينات متعددة لتقدير عدم اليقين
outputs = []
for _ in range(num_samples):
with torch.no_grad():
output = model.generate(
input_ids=input_ids,
max_length=max_length,
do_sample=True,
top_k=50,
top_p=0.95
)
outputs.append(output)

# فك ترميز التسلسلات التي تم إنشاؤها
sequences = [tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True) for output in outputs]

# حساب عدم اليقين (الإنتروبيا)
probs = []
for output in outputs:
with torch.no_grad():
logits = model(output)['logits']
prob = F.softmax(logits, dim=-1)
probs.append(prob.cpu().numpy())

# حساب متوسط الإنتروبيا
entropies = []
for prob in probs:
entropy = -np.sum(prob * np.log(prob + 1e-8)) / prob.size
entropies.append(entropy)

avg_entropy = np.mean(entropies)
uncertainty = avg_entropy

# اختيار التسلسل الأكثر شيوعًا
from collections import Counter
sequence_counts = Counter(sequences)
most_common_sequence = sequence_counts.most_common(1)[0][0]

return {
'generated_text': most_common_sequence,
'uncertainty': uncertainty
}

# مثال على الاستخدام
prompt = "تأثير الذكاء الاصطناعي على الطب"
result = generate_with_uncertainty(model, tokenizer, prompt)
print("النص المُنشأ:")
print(result['generated_text'])
print("عدم اليقين المقدر:", result['uncertainty'])