نقش ویژه هوش مصنوعی (AI) در صنایع مختلف روزبه‌روز مشهودتر می‌شود و حوزه‌ی مهندسی شیمی و کشف مواد نیز از این قاعده مستثنی نیست. در سال‌های اخیر، ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی مانند ChatGPT، پتانسیل خود را برای سرعت بخشیدن به نوآوری و حل چالش‌های پیچیده‌ی این حوزه به نمایش گذاشته‌اند. ChatGPT به عنوان یک مدل زبان پیشرفته، با توانایی درک و تولید متنی شبیه به انسان، در حال تبدیل شدن به یک دستیار قدرتمند برای محققان و مهندسان شیمی است. این فناوری میتواند با تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها، پیشنهاد راهکارهای نوین و بهینه‌سازی فرآیندها، آینده‌ی این رشته را متحول کند. اما آیا قرار است این هوش مصنوعی جای مهندسان شیمی را بگیرد؟ تا آخر مقاله همراه ما باشید.
فهرست مطالب
چت جی پی تی ChatGPT چیست و چه قابلیت‌هایی دارد؟
ChatGPT یک مدل زبان بزرگ (Large Language Model - LLM) است که توسط شرکت OpenAI توسعه یافته است. این مدل بر روی حجم وسیعی از داده‌های متنی آموزش دیده و قادر است الگوهای موجود در زبان انسان را درک کرده و بر اساس آن، متونی منسجم، مرتبط و خلاقانه تولید کند. قابلیت‌های ChatGPT فراتر از یک چت‌بات ساده است و میتواند به عنوان یک ابزار چند منظوره در اختیار مهندسان شیمی قرار گیرد. این قابلیت‌ها شامل تحلیل و خلاصه‌سازی مقالات علمی، تولید ایده‌های جدید، نوشتن کدهای برنامه‌نویسی برای تحلیل داده‌ها (مثلاً در پایتون)، و کمک به حل مسائل پیچیده از طریق ارائه اطلاعات طبقه‌بندی شده است.
کاربردهای ChatGPT در کشف و طراحی مواد جدید
یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها در علم مواد، وسعت غیر قابل تصور فضای شیمیایی است که تخمین زده می‌شود شامل بیش از 10^60 مولکول ممکن باشد. جستجو در این فضای بیکران برای یافتن موادی با خواص مطلوب، فرآیندی بسیار زمان‌بر و پرهزینه است. ChatGPT میتواند این فرآیند را به شکل چشمگیری تسریع کند:
- تحلیل و استخراج دانش از متون علمی: ChatGPT میتواند هزاران مقاله و پتنت علمی را در زمانی کوتاه پردازش کرده و ارتباطات، الگوها و روندهایی را شناسایی کند که ممکن است از چشم یک محقق انسانی پنهان بماند. این کار به شناسایی حوزه‌های پژوهشی بکر و مواد امیدوارکننده کمک می‌کند.
- پیش‌بینی خواص مواد: با تحلیل داده‌های موجود در مورد ساختارهای شیمیایی و خواص مرتبط با آن‌ها، مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند خواص مواد جدید را (مانند حلالیت، سمیت، پایداری حرارتی و...) قبل از سنتز آزمایشگاهی پیش‌بینی کنند.
- ایده‌پردازی برای ساختارهای جدید: ChatGPT میتواند بر اساس درک خود از اصول شیمی، ترکیبات جدیدی از عناصر را پیشنهاد دهد که پتانسیل داشتن خواص مورد نظر را دارند. این پیشنهادات می‌توانند به عنوان نقطه‌ی شروعی برای تحقیقات آزمایشگاهی عمل کرده و به نوآوری سرعت بخشند.
بهینه‌سازی واکنش‌ها و فرآیندهای شیمیایی با کمک ChatGPT
یافتن شرایط بهینه برای یک واکنش شیمیایی (مانند دما، فشار، غلظت و نوع کاتالیست) برای دستیابی به حداکثر بازده و حداقل محصولات جانبی، یک مسئله‌ی بهینه‌سازی چندمتغیره و پیچیده است. ChatGPT میتواند در این زمینه نقش یک دستیار هوشمند را ایفا کند:
- تحلیل داده‌های آزمایشگاهی: با تحلیل نتایج آزمایش‌های قبلی، ChatGPT میتواند به شناسایی پارامترهای تأثیرگذار و پیشنهاد شرایط بهینه برای آزمایش‌های بعدی کمک کند.
- شبیه‌سازی و پیشنهاد پارامترها: این ابزار میتواند با شبیه‌سازی شرایط مختلف واکنش، پارامترهای بهینه را برای دستیابی به یک هدف مشخص (مانند کاهش مصرف انرژی یا افزایش سرعت واکنش) شناسایی کند.
- طراحی آزمایش (Design of Experiments - DoE): میتواند در طراحی یک برنامه‌ی آزمایش کارآمد به مهندسان کمک کند تا با کمترین تعداد آزمایش، بیشترین اطلاعات را از یک سیستم به دست آورند.
برای بهره‌گیری مؤثر از این قابلیت‌ها، ترکیبی از دانش مهندسی شیمی و آشنایی با اصول علم داده ضروری است. شرکت در دوره آموزش علم داده با پایتون Data Science by PYTHON میتواند این مهارت‌های ترکیبی را در اختیار مهندسان قرار دهد.
اتوماسیون، ایمنی و تحلیل پیش‌بینانه در مهندسی شیمی
همان‌طور که در مقاله هوش مصنوعی، فرصت یا تهدید برای مشاغل؟ خواندیم، بیش از ۶۰ درصد مشاغل در آینده تحت تأثیر فناوری‌های هوش مصنوعی قرار خواهند گرفت. مهندسی شیمی هم از این قاعده مستثنی نیست. تأثیر هوش مصنوعی در مهندسی شیمی به آزمایشگاه و کشف مواد محدود نمی‌شود و در مقیاس صنعتی نیز کاربردهای مهمی دارد:
- اتوماسیون فرآیند: ChatGPT میتواند به تولید کدهای کنترلی برای اتوماسیون وظایف تکراری در آزمایشگاه یا حتی در سیستم‌های کنترل فرآیند صنعتی کمک کند. همچنین، فرآیند تولید گزارش‌های فنی و عملیاتی را می‌توان با کمک آن خودکار کرد.
- افزایش ایمنی: با تحلیل داده‌های ایمنی مواد (SDS) و دستورالعمل‌های عملیاتی، ChatGPT میتواند به شناسایی خطرات بالقوه، پیشنهاد اقدامات پیشگیرانه و بهبود پروتکل‌های ایمنی در واحدهای صنعتی کمک کند.
- نگهداری و تعمیرات پیش‌بینانه (Predictive Maintenance): سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند با تحلیل داده‌های سنسورهای نصب‌شده بر روی تجهیزات (مانند پمپ‌ها، کمپرسورها و راکتورها)، الگوهای منجر به خرابی را شناسایی کرده و بروز مشکل را قبل از وقوع پیش‌بینی کنند. این قابلیت، امکان برنامه‌ریزی برای تعمیرات را فراهم کرده و از توقف‌های برنامه‌ریزی نشده و خسارات پرهزینه جلوگیری می‌کند.
چالش‌های استفاده از هوش مصنوعی در مهندسی شیمی
با وجود پتانسیل عظیم، استفاده از ابزارهایی مانند ChatGPT در مهندسی شیمی با چالش‌های مهمی نیز همراه است که باید به آن‌ها توجه کرد. برای غلبه بر این چالش‌ها، کسب دانش در حوزه‌ی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای مهندسان امری ضروری است.
|
چالش |
توضیحات و راهکار |
|
نیاز به داده‌های باکیفیت و حجیم |
عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی به شدت به کیفیت و کمیت داده‌های ورودی وابسته است. داده‌های ناقص یا نادرست منجر به نتایج غیرقابل اعتماد می‌شود. راهکار: ایجاد پایگاه داده‌های استاندارد، پاک‌سازی و پیش‌پردازش دقیق داده‌ها. |
|
خطر "توهم" (Hallucination) و دقت علمی |
مدل‌های زبان بزرگ گاهی اوقات اطلاعاتی تولید می‌کنند که به نظر منطقی می‌آید اما از نظر علمی کاملاً نادرست است. راهکار: بررسی و اعتبارسنجی تمامی خروجی‌های مدل توسط یک متخصص انسانی. هوش مصنوعی یک دستیار است، نه یک منبع حقیقت مطلق. |
|
پیچیدگی تفسیرپذیری مدل |
درک اینکه چرا یک مدل هوش مصنوعی به یک نتیجه‌ی خاص رسیده است (مسئله‌ی "جعبه سیاه")، میتواند دشوار باشد. راهکار: استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) و تمرکز بر شفافیت مدل در کاربردهای حیاتی. |
|
نیاز به دانش تخصصی ترکیبی |
استفاده‌ی مؤثر از هوش مصنوعی نیازمند همکاری نزدیک بین مهندسان شیمی (که دانش حوزه را دارند) و متخصصان هوش مصنوعی (که دانش فنی را دارند) است. راهکار: ترویج آموزش‌های بین‌رشته‌ای و تشکیل تیم‌های کاری متشکل از هر دو تخصص. |
جمع‌بندی
ChatGPT و سایر ابزارهای هوش مصنوعی قرار نیست جایگزین مهندسان شیمی شوند، بلکه به عنوان یک دستیار هوشمند یا همکار خلاق، توانایی‌های آن‌ها را تقویت می‌کنند. این فناوری با سرعت بخشیدن به فرآیند کشف مواد، بهینه‌سازی واکنش‌های شیمیایی، افزایش ایمنی و کارایی در واحدهای صنعتی، پتانسیل ایجاد یک انقلاب در مهندسی شیمی را دارد. آینده‌ی این رشته در گروی هم‌افزایی بین هوش و خلاقیت انسانی با قدرت محاسباتی و تحلیلی هوش مصنوعی خواهد بود. دوره‌های گروه آموزشی پارس پژوهان نیز با هدف آموزش مهرات‌های کاربردی و آمادگی برای ورود به بازار کار طراحی شده‌اند تا مهارت‌های فنی افراد را ارتقا دهند. مهندسانی که بتوانند از این ابزارها به درستی و با دیدی نقادانه استفاده کنند، بدون شک پیشگامان نوآوری در دهه‌های آینده خواهند بود.
نویسنده: فائزه کاظمی زاد، کارشناس مهندسی شیمی - علی بهرام، کارشناسی ارشد مهندسی فرآیند
