قدّم مختبر أرغون الوطني التابع لوزارة الطاقة الأمريكية قدرة جديدة للذكاء الاصطناعي الوكيلي. يتيح النظام للعلماء إدارة تجارب معقدة باستخدام اللغة العادية الدارجة.
جرى العرض في إطار مشروع SYNAPS-I — Synergistic Neutron and Photon Science – Intelligence. يجمع المشروع بيانات تجارب النيوترونات والأشعة السينية والمجهرية من عدة مختبرات وطنية، ويندرج ضمن مبادرة Genesis Mission التي يقودها Lawrence Berkeley National Laboratory.
في المرحلة الأولى من SYNAPS-I، أنشأ الباحثون نموذج PtychoFM لإعادة بناء الصور المبنية بالتصوير الطوري (ptychographic) بسرعة وفي الوقت الحقيقي. والآن أُضيفت طبقة ذكاء اصطناعي وكيلية تنتقل من معالجة البيانات إلى إدارة التجربة نفسها.
يمكن للعلماء أن يقولوا ببساطة: «قِس هذه المنطقة» أو «ارسم خريطة عالية الدقة». يجمع النظام البيانات بنفسه، ويحلل الصور، ويتخذ القرارات، ويطلب تأكيداً من الإنسان عند الحاجة إلى إجراءات محفوفة بالمخاطر.
في العرض، نجح الذكاء الاصطناعي الوكيلي في العثور على المنطقة المطلوبة على عينة من الإلكترونيات الدقيقة في خط الحزمة 26-ID Hard X-ray Nanoprobe، الذي يديره APS وCNM بشكل مشترك. وبعد اكتشاف المنطقة، كان النظام ينتقل تلقائياً إلى الدقة العالية.
إضافة إلى ذلك، وُصل الوكيل بنموذج Meta Segment Anything Model 3 (SAM3) لتجزئة الأجسام على الصور ووسمها. وهذا يجعل التحليل أكثر دقة وسرعة من الطرق التقليدية.
وقال العالم الحاسوبي في أرغون مين دو: «بدلاً من كتابة الشيفرة أو إدخال أوامر تقنية، يمكن للباحثين أن يتحدثوا ببساطة مع الذكاء الاصطناعي الذي ينفذ تلقائياً جمع البيانات ومعالجتها وتحليلها».
يوحّد المشروع جهود أرغون وLBNL وBrookhaven وSLAC وOak Ridge. وجرى العرض في 5 أكتوبر 2026، وشكّل خطوة مهمة نحو مختبرات مستقلة تماماً.
إلى أي مدى يمكن أن يبلغ هذا الاستقلال الذاتي في السنوات المقبلة؟
بحسب رئيس فريق SYNAPS-I في أرغون ماثيو تشيروكارا، فإن الجمع بين إعادة البناء السريع والإدارة الوكيلية والتجزئة يرسي الأساس لمجاهر ذاتية الإدارة ودورات تجارب مغلقة في شتى المجالات — من أشباه الموصلات إلى الأجهزة الكمومية.
