فريق بقيادة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا يحصل على 53 مليون دولار لتطوير بدائل مبيدات أعشاب مدعومة بالذكاء الاصطناعي

حصل تحالف بقيادة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا على ما يصل إلى 53 مليون دولار من وكالة مشاريع الأبحاث المتقدمة للصحة (ARPA-H) لبناء أدوات ذكاء اصطناعي توليدي تصمم مبيدات أعشاب من الجيل القادم. يهدف برنامج "التعلم الدقيق لمكافحة الأعشاب المستهدفة" (PLOW) إلى استبدال المواد الكيميائية واسعة الاستخدام مثل الغليفوسات بجزيئات أكثر فاعلية ضد الأعشاب المقاومة وأكثر أماناً على صحة الإنسان.

تواجه أنظمة مبيدات الأعشاب الحالية أزمة مزدوجة: الأعشاب تطور مقاومة بوتيرة متسارعة، وسلسلة التوريد للمواد الأولية الرئيسية — وخاصة الفوسفور اللازم للغليفوسات — عرضة للاضطرابات الجيوسياسية. يُستخدم أكثر من مليار رطل من مبيدات الأعشاب سنوياً في الولايات المتحدة، مما يعرض العمال الزراعيين وعامة السكان لمخاطر مسرطنة واضطرابات الغدد الصماء المحتملة.

يقسم مشروع PLOW العمل عبر ثلاثة فرق منسقة تضم معهد ماساتشوستس، ومعهد برود، وجامعة نورث كارولينا في تشابل هيل، وجامعة تينيسي، وجامعة إلينوي، وشركة التكنولوجيا الحيوية Robigo. ستدرب هذه الفرق نماذج توليدية لاقتراح هياكل جزيئية جديدة، والتنبؤ بفعالية الهدف، وتحديد مخاطر السمية في مراحل مبكرة من دورة التصميم.

لماذا هذا مهم للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي / وحدات معالجة الرسومات

الكيمياء التوليدية على هذا النطاق تتطلب قدراً هائلاً من الحوسبة المتوازية لتدريب النماذج، ومحاكاة الإرساء الجزيئي، والفحص الافتراضي عالي الإنتاجية. يمكن أن تتضمن كل تكرار مليارات الجزيئات المرشحة، مما يخلق طلباً مستمراً على عناقيد وحدات معالجة الرسومات عالية الكثافة مع ترابط منخفض زمن الوصول. يصبح مقدمو الخدمات السحابية الذين يوفرون وصولاً مرناً وعند الطلب إلى أحدث أجيال المسرعات — مثل تلك من إنفيديا (NVIDIA) وإيه إم دي (AMD) — مُمكّنين استراتيجيين للابتكار في الكيمياء الزراعية.

من خلال إظهار مسار ممول وملموس من الاكتشاف المدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى منتجات جاهزة للحقل، يؤكد مشروع PLOW اتجاهاً متزايداً: أصبحت أبحاث علوم الحياة والزراعة مستهلكين رئيسيين لقدرات حوسبة الذكاء الاصطناعي. بالنسبة لمشغلي البنية التحتية، يشير هذا إلى فئة أعباء عمل دائمة ومتنامية تتطلب ليس فقط قوة حسابية خام، بل أيضاً حوكمة بيانات قوية، وأدوات امتثال، وأطر برمجية مخصصة للمجال.