تسخير قوة الذكاء الاصطناعي لفحص ودعم صحة التطور الحيواني

في دراسة رائدة، قام العلماء بتسخير قوة الذكاء الاصطناعي (AI) لفحص ودعم صحة التطور الحيواني. يركز البحث، الذي نشر في مجلة علم الوراثة الجزيئية والتطور، على نوعين من البرمائيات، ضفدع السيبيلاتور البرازيلي والضفدع الحُبيبي، وكلاهما يوجد في شمال شرق البرازيل. قام الفريق بقيادة البروفيسور بريان كارستينز من جامعة ولاية أوهايو، بتطوير إطار عمل جديد يستخدم التعلم الآلي لتحليل التفاعل بين الأحداث الديموغرافية التاريخية وعوامل المناظر الطبيعية المعاصرة التي تشكل التنوع الجيني.

يمثل هذا النهج المبتكر خروجًا كبيرًا عن الأساليب التقليدية، التي اعتمدت على مجموعات بيانات منفصلة لدراسة تأثيرات هذه العوامل على التنوع الجيني. ومن خلال دمج كميات كبيرة من البيانات في تحليل واحد، ابتكر الباحثون أداة قوية يمكنها محاكاة الأحداث التطورية وتوفير فهم أكثر شمولاً لتطور الأنواع.

كشف أسرار التنوع الجيني

التنوع الجيني هو لبنة البناء الأساسية للتطور، مما يسمح للأنواع بالتكيف والازدهار في بيئة دائمة التغير. لكن ما الذي يدفع هذا التنوع؟ هل هو نتيجة لأحداث قديمة، مثل التغيرات في المناخ أو الجغرافيا، أم أنها تشكلت من خلال عوامل حديثة، مثل النشاط البشري أو تجزئة المواطن البيئية؟ لفترة طويلة، ناضل العلماء لفصل هذه التأثيرات المختلفة، معتمدين غالبًا على بيانات غير كاملة أو غير مباشرة.

أحد التحديات الرئيسية في دراسة التنوع الجيني هو أنه يتشكل من خلال عوامل متعددة، تعمل على نطاقات وجداول زمنية مختلفة. يمكن أن يكون للأحداث التاريخية، مثل تكوين الجبال أو إنشاء مواطن بيئية جديدة، تأثير دائم على التركيب الجيني للأنواع. وفي الوقت نفسه، يمكن للعوامل المعاصرة، مثل تدمير المواطن البيئية أو تغير المناخ، أن تؤثر أيضًا على التنوع الجيني، ولكن بطرق أكثر دقة.

ومما يزيد الطين بلة أن البيانات المتاحة لدراسة هذه العملية غالبًا ما تكون غير مكتملة أو متحيزة. ومع ذلك، مع ظهور التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، يمكن للباحثين الآن معالجة هذه المشكلة بطريقة أكثر منهجية وشمولية. ومن خلال دمج مجموعات كبيرة من البيانات ومحاكاة التفاعل المعقد بين العوامل المختلفة، يستطيع العلماء البدء في فك ألغاز التنوع الجيني واكتساب فهم أعمق للقوى التطورية التي تشكله.

تاريخ موجز لنظريات علم الأحياء التطوري

لقد تمت مناقشة مفهوم التطور واستكشافه لعدة قرون، حيث اقترح الفلاسفة اليونانيون القدماء مثل أرسطو وأبيقور أفكارًا حول تغير الأنواع. ومع ذلك، لم تبدأ البيولوجيا التطورية كما نعرفها اليوم في التبلور إلا في القرن التاسع عشر. وضعت نظرية تشارلز داروين الرائدة في الانتقاء الطبيعي، والتي قدمها في كتابه “أصل الأنواع” عام 1859، الأساس لعلم الأحياء التطوري الحديث. ومنذ ذلك الحين، واصل العلماء تطوير فهمنا للتطور وتحسينه، بدءًا من اكتشاف علم الوراثة والبيولوجيا الجزيئية وحتى تطور علم الوراثة وعلم الجينوم المقارن.

كان أحد التحديات الرئيسية في مجال علم الأحياء التطوري هو تفكيك العوامل المختلفة التي تساهم في التنوع الجيني للأنواع. تاريخيًا، قام الباحثون بالتحقيق في دور الأحداث الديموغرافية، مثل تغيرات حجم السكان والهجرة، بالإضافة إلى عوامل المناظر الطبيعية في تشكيل التنوع الجيني. ومع ذلك، غالبًا ما يتم إجراء هذه الدراسات بشكل منفصل، مما يجعل من الصعب تحديد العوامل التي لها التأثير الأكبر.

نماذج الذكاء الاصطناعي لفحص صحة التطور الحيواني

باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي (AI)، يستطيع الباحثون الآن محاكاة الأحداث التطورية والكشف عن تعقيدات تطور الأنواع. ومن خلال تسخير قوة التعلم الآلي، يستطيع العلماء إنشاء سيناريوهات افتراضية تحاكي عمليات العالم الحقيقي التي تؤثر على التنوع الجيني. وتتيح عمليات المحاكاة هذه للباحثين اختبار الفرضيات وتحديد العوامل الأكثر أهمية التي تساهم في التنوع الجيني للأنواع.

وفي الدراسة، تم استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي لمحاكاة التنوع الجيني لضفدع السيبيلاتور البرازيلي (Brazilian sibilator frog) والضفدع الحبيبي (granular toad). أظهرت النتائج أن التنوع الجيني لضفدع السيبيلاتور قد تشكل في الغالب من خلال الأحداث الديموغرافية السكانية، مثل تغير المواطن البيئية، التي حدثت على مدار المائة ألف عام الماضية. في المقابل، تم تشكيل التنوع الجيني للضفدع الحبيبي من خلال عوامل المناظر الطبيعية المعاصرة، مثل المسافة الجغرافية والمواطن الطبيعية غير المضيافة.

إن قدرة نموذج الذكاء الاصطناعي على حساب الأحداث الديموغرافية الأخيرة، بما في ذلك النمو البشري وتغير المواطن الطبيعية، تجعل منه أداة قوية لفهم التفاعلات المعقدة التي تشكل تطور الأنواع. ومن خلال محاكاة الأحداث التطورية، يمكن للباحثين اكتساب فهم أعمق للآليات المعقدة التي تدفع التنوع الجيني والتكيف.

علاوة على ذلك، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي أن تساعد الباحثين في التغلب على القيود المفروضة على الأساليب التحليل التقليدية، والتي تعتمد غالبا على افتراضات ومجموعة بيانات منفصلة. ومن خلال دمج مجموعات كبيرة من المعلومات في تحليل واحد، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تقديم صورة أكثر اكتمالا ودقة للتاريخ التطوري للأنواع.

• !أول مدينة استشفائية تعمل بالذكاء الاصطناعي في الصين
• تصميم شبكة كهرباء ذاتية الإصلاح تعمل بالذكاء الاصطناعي
• كيف يساهم فقدان التنوع البيولوجي في انتشار الأوبئة؟
• احتياج العنصر البشري في العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي
• ثورة في أنظمة كريسبر المصممة بالذكاء الاصطناعي!

الكشف عن مستقبل الأبحاث التطورية باستخدام الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي

لقد فتح دمج الذكاء الاصطناعي في الأبحاث التطورية كنزًا من الإمكانيات ليستكشفه العلماء. إن الدراسة التي أجريت على الضفدع السيبيلاتور البرازيلي والضفدع الحبيبي هي مجرد البداية، مما يدل على إمكانات الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في الكشف عن تعقيدات تطور الحيوان. ومع استمرار الباحثين في تسخير قوة التعلم الآلي، سيكونون قادرين على معالجة الأسئلة المعقدة التي تدور في مجال علم الأحياء التطوري.

باستخدام الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، سيتمكن العلماء من محاكاة الأحداث التطورية بدقة غير مسبوقة، مما يوفر فهمًا أعمق لكيفية تكيف الأنواع مع بيئاتها على مدى ملايين السنين.

تمتد آثار هذه التكنولوجيا إلى ما هو أبعد من عالم الفضول الأكاديمي. ومن خلال فهم العوامل التي تساهم في التنوع الجيني، يمكن أن تكون جهود الحفظ أكثر استنارة، مما يسمح بوضع استراتيجيات أكثر فعالية لحماية الأنواع المهددة بالانقراض. علاوة على ذلك، يمكن لهذه المعرفة أيضًا أن تفيد الزراعة، والتكنولوجيا الحيوية، وحتى الطب، حيث يكشف العلماء أسرار كيفية تطور الأنواع لتزدهر في بيئات متنوعة.

المصدر

Using AI to scrutinize, validate theories on animal evolution / science daily