topas-editor and TOPilot: tools for AI-driven analysis of diffraction and total scattering data

يعتمد العلماء الذين يدرسون ترتيب الذرات في المواد غالباً على تقنية تسمى "الحيود". تخيل تسليط شعاع من الضوء، مثل الأشعة السينية أو النيوترونات، عبر بلورة. تعمل الذرات داخل البلورة كمرشح معقد، حيث تشتت الشعاع إلى نمط محدد من النقاط أو الخطوط على كاشف. هذا النمط هو بصمة فريدة للبنية الداخلية للمادة. ومن خلال تحليل كيفية تشتت الشعاع، يمكن للباحثين إعادة بناء المواقع الدقيقة للذرات، مما يكشف عن كل شيء بدءاً من قوة مادة بطارية جديدة وصولاً إلى تاريخ صبغة قديمة. ومع ذلك، فإن تحويل هذه الأنماط المشتتة إلى صورة واضحة للمواضع الذرية يعد لغزاً صعباً؛ فهو يتطلب برمجيات متخصصة لاختبار ملايين الترتيبات المحتملة مقابل البيانات، وهي عملية تتطلب خبرة عميقة وغالباً ما تتضمن كتابة تعليمات معقدة ومخصصة ليتبعها الكمبيوتر.

لسنوات، كانت مجموعة برمجيات قوية تُعرف باسم TOPAS هي الأداة المفضلة لحل هذه الألغاز. وهي قادرة على التعامل مع كل شيء، من البلورات البسيطة إلى المواد المعقدة وغير المنتظمة، لكنها تعمل من خلال ملفات نصية تبدو وكأنها أكواد برمجية. ويتطلب إنشاء هذه الملفات منحنى تعلم حاد، حيث يمكن لخطأ واحد في بناء الجملة (syntax) أن يتسبب في فشل التحليل بأكمله. وبينما تعد هذه البرمجيات سريعة وقوية للغاية، فإن الجهد البشري المطلوب لإعدادها قد حدّ من استخدامها ليقتصر على المتخصصين. والآن، طور فريق من الباحثين طريقة جديدة لسد هذه الفجوة، من خلال الجمع بين القوة الخام لبرنامج TOPAS وقدرات الاستنتاج للذكاء الاصطناعي الحديث. لقد أنشأوا أداتين مترابطتين: محرر ذكي ومساعد ذكاء اصطناعي، مما يسمح بتشغيل البرنامج عبر اللغة الطبيعية، وهو ما يؤدي فعلياً إلى أتمتة الأجزاء الأكثر صعوبة في التحليل مع إبقاء الإنسان في الحلقة للتحقق من النتائج.

الأداة الأولى، وتسمى topas-editor، هي مساحة عمل رقمية مصممة لجعل لغة TOPAS المعقدة أسهل في القراءة والكتابة. وهي تعمل كدفتر ملاحظات متخصص يفهم قواعد البرنامج. فبينما يكتب المستخدم التعليمات، يقوم المحرر بتظليل الكلمات المفتاحية، ويقدم تفسيرات فورية للمصطلحات التقنية، ويتحقق تلقائياً من الأخطاء الشائعة. إنه يعمل كدليل، يقترح الطريقة الصحيحة لوصف بنية بلورية أو حالة تجريبية محددة. تجعل هذه الواجهة من الممكن للباحثين التفاعل مباشرة مع البرنامج دون الحاجة إلى حفظ مئات الأوامر الغامضة. ومع ذلك، فإن الابتكار الحقيقي يكمب في الأداة الثانية، TOPilot، التي تعمل كوكيل ذكي يمكنه كتابة هذه التعليمات للمستخدم.

بُني TOPilot على مجموعة من القواعد والأمثلة التي تُعلم الذكاء الاصطناعي كيف يفكر كعالم بلورات خبير. وبدلاً من مجرد التخمين، يستشير الذكاء الاصطناعي مكتبة منسقة من القواعد العلمية والمراجع قبل اتخاذ أي قرار. عندما يقدم الباحث ملف بيانات ووصفاً بسيطاً لما يريد العثور عليه، يتولى TOPilot المهمة؛ حيث يمكنه تحديد نوع المادة تلقائياً، وتحديد النموذج الرياضي الصحيح لاستخدامه، وإنشاء الملف النصي المعقد اللازم لتشغيل التحليل. وإذا واجه الذكاء الاصطناعي مشكلة لا يستطيع حلها، مثل نقص المعلومات حول الإعداد التجريبي، فإنه يتوقف ويطلب توضيحاً من المستخدم البشري بدلاً من تقديم تخمين خطير. يضمن هذا النهج أن يتولى الذكاء الاصطناعي العمل المتكرر والمستهلك للوقت مثل اختبار النماذج المختلفة، بينما يشرف الخبير البشري على القرارات الحاسمة.

اختبر الباحثون هذا النظام على مجموعة واسعة من التحديات الواقعية لمعرفة ما إذا كان بإمكانه التعامل مع "فوضوية" البيانات العلمية الفعلية. في إحدى الاختبارات، أعطوا الذكاء الاصطناعي نمطاً محاكياً لمادة تسمى Y2O3 تم إفساده عمداً بأخطاء، مثل خلفية مزاحة وقمم مشوهة. كان من المرجح أن تفشل الطريقة القياسية في ظل هذه الظروف، لكن الذكاء الاصطناعي نجح في تجاوز التعقيدات؛ حيث حدد الأخطاء، وعدل نموذجه لمراعاتها، وأنتج نتيجة نهائية تطابق جودة التحليل اليدوي الذي يقوم به خبير بشري. حقق النظام ذلك من خلال اختبار العديد من الاختلافات المختلفة للنموذج، والتحقق من أي منها يناسب البيانات بشكل أفضل، ثم عرض نتائجه في تنسيق تفاعلي واضح.

في مثال آخر، طلب الفريق من الذكاء الاصطناعي حل مشكلة كاملة من الصفر، بدءاً من ملف بيانات خام وانتهاءً ببنية ذرية منقحة. كانت المادة مركباً معقداً يحتوي على الزركونيوم والتنغستن. نجح الذكاء الاصطناعي في تحديد حجم الوحدة المتكررة للبلورة، وتحديد التماثل الصحيح للهيكل، ثم تنقيح مواضع كل ذرة داخلها. استغرقت العملية بأكملة، من البيانات الخام إلى النموذج الهيكلي النهائي، بضع دقائق فقط. كما أظهر النظام قدرته على التعامل مع عينات متعددة في وقت واحد، حيث قام بتحليل سلسلة من ثلاثين نمطاً مختلفاً جُمعت أثناء تسخين مادة ما، ورسم تلقائياً كيفية تغير البنية مع درجة الحرارة.

ولعل العرض الأكثر إثارة للإعجاب تضمن التعامل مع المواد ذات البنى "غير المتوافقة" (incommensurate)، حيث لا يتكرر الترتيب الذري بطريقة بسيطة ومنتظمة. هذه المواد صعبة التحليل للغاية لأن الأنماط تحتوي على إشارات إضافية ضعيفة غالباً ما تغفل عنها البرامج القياسية. استطاع الذكاء الاصطناعي اكتشاف هذه الإشارات الدقيقة، وتحديد التعديل المعقد للهيكل، وتنقيح النموذج ليتطابق مع البيانات بدقة عالية. حتى أنه تمكن من دمج البيانات من نوعين مختلفين من التجارب، الأشعة السينية والنيوترونات، في تحليل متسق واحد، مع التعديل التلقائي للفروق في كيفية تفاعل كلا الشعاعين مع المادة. طوال هذه الاختبارات، أنتج النظام باستمرار نتائج مطابقة لتلك التي أنتجها الخبراء البشريون، مما أثبت أنه يمكن الوثوق بالذكاء الاصطناعي لأداء سير عمل علمي معقد ومتعدد الخطوات.

يؤكد الباحثون أنه بينما يعد الذكاء الاصطناعي قوياً، فإنه ليس بديلاً للحكم البشري. فالنظام مصمم ليكون شفافاً، حيث يوفر تقارير مفصلة ورسوماً بيانية تفاعلية تسمح للمستخدم برؤية ما فعله الذكاء الاصطناعي بالضبط ولماذا. إذا اتخذ الذكاء الاصطناعي قراراً يبدو غير عادي، يمكن للمستخدم مراجعة المنطق وتعديل المعايير. الهدف ليس إبعاد العالم من العملية، بل تحريره من المهمة المملة لكتابة الكود ليتفرغ للتركيز على تفسير النتائج. ووجد الفريق أن النظام كان قابلاً للتكرار بدرجة عالية؛ إذ أدت عمليات التحليل المتكررة لنفس البيانات إلى نتائج متطابقة تقريباً، مع وجود اختلافات طفيفة فقط في الاختيارات التي قد يختلف فيها حتى الخبراء البشريون.

يمثل هذا النهج الجديد تحولاً كبيراً في كيفية تحليل بيانات الحيود. فمن خلال الجمع بين سرة وموثوقية برنامج TOPAS وقدرة الذكاء الاصطناعي على التكيف، ابتكر الباحثون أداة يمكنها التعامل مع النطاق الكامل للمشكلات البلورية، من تحديد الطور البسيط إلى عمليات التنقيح الهيكلية الأكثر تعقيداً. النظام متاح لأي شخص لاستخدامه، ويمكن توسيعه بقواعد أو أمثلة جديدة مع اكتشاف المجتمع العلمي لمواد جديدة. ويشير هذا العمل إلى أن مستقبل علم المواد قد يتضمن شراكة بين الحدس البشري والأتمتة الآلية، حيث يتولى الكمبيوتر المهام الحسابية الشاقة ويوفر الإنسان البصيرة لفهم ما تعنيه الأرقام. والنتيجة هي طريقة أسرع وأكثر سهولة للوصول إلى الأسرار الكامنة داخل العالم الذري.