الولايات المتحدة تخصص 5 مليارات دولار لتسريع الاكتشافات العلمية بالذكاء الاصطناعي

تحول الولايات المتحدة استخدام الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي من تجارب متفرقة إلى برنامج وطني للبنية التحتية. فقد خُصص أكثر من 5 مليارات دولار لربط البيانات الحكومية والحواسيب الفائقة والمختبرات وأدوات الذكاء الاصطناعي، بأهداف تمتد من فهم الأمراض المزمنة إلى تصميم مواد أكثر متانة.

الرقم الأهم
يشارك 15 جهازاً اتحادياً في مبادرة تتجاوز قيمتها 5 مليارات دولار، بينما قدمت مايكروسوفت التزاماً منفصلاً بقيمة 60 مليون دولار للحوسبة والخدمات التقنية.

ماذا تبني «مهمة جينيسيس»؟

انطلقت مهمة جينيسيس (Genesis Mission) في نوفمبر 2025، لكن التمويل الجديد يحول الهدف العام إلى برنامج تشغيلي أوسع. وتقوم الفكرة على جمع البيانات العلمية الحكومية والمرافق التجريبية ونماذج الذكاء الاصطناعي والحوسبة فائقة الأداء داخل منصة مشتركة.

تمتلك المختبرات الوطنية السبعة عشر التابعة لوزارة الطاقة عقوداً من القياسات، وتشغل بعض أقوى الحواسيب العلمية في العالم. وتسعى المهمة إلى ربط هذه الموارد بأنظمة تستطيع البحث في الدراسات واكتشاف الأنماط واقتراح الفرضيات وتسريع المحاكاة والمساعدة في تخطيط التجارب.

تشارك جهات مسؤولة عن الصحة والطاقة والنقل والدفاع والموارد الطبيعية. وهذه المشاركة الواسعة مهمة لأن المشكلات العلمية لا تتوقف عند حدود مؤسسة واحدة. فمادة جديدة قد تؤثر في تخزين الطاقة والبناء والنقل والأمن القومي معاً.

أين سيُستخدم التمويل؟

يمثل قطاع الصحة أحد المحاور الرئيسية. فقد أطلقت المعاهد الوطنية للصحة مسار «بايو جينيسيس» لتطوير نماذج للأنظمة الحية، وتسريع اكتشاف الأدوية، وفهم الأمراض المزمنة، واستخدام الذكاء الاصطناعي في أبحاث سرطان الأطفال. والهدف هو تقصير الطريق من البيانات إلى علاج قابل للاختبار، وليس تفويض الخوارزمية باتخاذ قرارات طبية.

تشمل الأولويات الأخرى مواد البناء المتينة، وتقنيات الطاقة، والمعادن الحيوية، والتصنيع، والأمن البيولوجي. ويمكن للذكاء الاصطناعي تضييق مساحات البحث الهائلة. فبدلاً من اختبار كل تركيبة كيميائية ممكنة، تختار النماذج عدداً أقل من المرشحين الواعدين، ثم يتحقق العلماء منهم بالتجربة.

وأعلنت مايكروسوفت حزمة منفصلة بقيمة 60 مليون دولار، منها 40 مليوناً في صورة أرصدة للحوسبة والذكاء الاصطناعي عبر Azure خلال ثلاث سنوات، و20 مليوناً لخدمات الهندسة والتنفيذ. كما ستنشئ مركز تنسيق باسم SPARK لمساعدة المشروعات على الانتقال من الفكرة إلى نظام بحثي عامل.

لماذا تملك البيانات الحكومية قيمة خاصة؟

يعتمد الذكاء الاصطناعي الحديث بشدة على البيانات، وتمتلك الحكومة الأميركية مجموعات متخصصة يصعب على الشركات التجارية إعادة إنتاجها. وتشمل معلومات عن المواد الكيميائية والطاقة والبيئة والمواد وصحة الإنسان.

لكن البيانات العلمية تختلف عن نصوص الإنترنت. فهي تحتاج إلى مصدر واضح، وصيغ موحدة، وتقدير لعدم اليقين، وربط بالظروف التي جُمعت فيها. وقد ينتج نموذج تدرب على تجارب سيئة التوثيق إجابات واثقة لكنها غير قابلة للاستخدام.

إذا نجح المشروع في تسهيل العثور على البيانات الجيدة ومشاركة موارد الحوسبة، فقد تكون البنية التحتية إنجازه الأكثر دواماً، وليس اكتشافاً واحداً لافتاً. فمسارات البيانات الأفضل تستطيع دعم آلاف التحسينات الصغيرة في مختبرات متعددة.

السؤال السياسي خلف المشروع التقني

تتزامن المبادرة مع مقترح من البيت الأبيض لتغيير طريقة تمويل العلوم اتحادياً، عبر زيادة الدعم المباشر للباحثين والأعمال المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، وربط الإنفاق بمساءلة سياسية أكبر. ويرى المؤيدون أن ذلك قد يوجه المال نحو أولويات وطنية قابلة للقياس.

أما المنتقدون فسيسألون إن كانت السيطرة السياسية الأكبر قد تضعف مراجعة الأقران، أو تفضل موضوعات بحثية معينة، أو تقلل دور الجامعات. كما أن إتاحة المنصة مهمة: إذا لم يستطع استخدامها بفاعلية سوى أكبر المختبرات والشركات، فقد يركز التمويل العام القوة العلمية بدلاً من توزيعها.

كيف يبدو النجاح الحقيقي؟

يجب قياس النجاح بنتائج محددة: تجارب أقصر، ونتائج أعاد باحثون مستقلون إنتاجها، ومواد جديدة اختُبرت في أجهزة حقيقية، ومرشحون دوائيون دخلوا مسارات تطوير جادة، وأدوات متاحة خارج عدد محدود من المؤسسات الكبرى.

تستطيع خمسة مليارات دولار شراء الحوسبة وهندسة البيانات وأتمتة المختبرات، لكنها لا تشتري اليقين. ستنجح مهمة جينيسيس إذا ساعدت العلماء على طرح أسئلة أفضل واختبارها بسرعة، من دون التضحية بالشفافية والاستقلال اللذين يمنحان الإجابات العلمية ثقتها.