حل واعد لتقييم سلامة المواد النانوية عبر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي 

ووفقا لوكالة أنباء آنا، يمكن في حقيقة الامر للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تقليل الوقت والتكاليف المرتبطة بهذه التقييمات بشكل كبير من خلال تحليل البيانات المعقدة والكبيرة.
حيث كشفت العديد من الدراسات الجديدة أنه باستخدام خوارزميات التعلم الآلي، من الممكن التنبؤ بدقة أكبر بالتأثيرات المحتملة للسموم والمواد الكيميائية على الكائنات الحية. على سبيل المثال، يستخدم الباحثون في أنحاء مختلفة من العالم البيانات الضخمة ونماذج التعلم الآلي المعقدة، مثل الانحدار الخطي، والشبكات العصبية، وأشجار القرار، وما إلى ذلك. لقد تمكنوا من تحديد أنماط جديدة تتعلق بسمية المواد النانوية مثل أكاسيد المعادن وأنابيب الكربون النانوية وأكسيد الزنك وغيرها. يمكن لهذه النتائج أن تساعد الهيئات التنظيمية والباحثين والصناعة على تقييم سلامة منتجاتهم بشكل أسرع وأكثر دقة.
تكمن أهمية هذه القضية في عصر اليوم بشكل واضح للعيان، ومع زيادة الإنتاج الصناعي واستخدام المواد الكيميائية الجديدة، أصبحت الحاجة إلى أدوات جديدة لتقييم السلامة أكثر من أي وقت مضى. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تقليل المخاطر وزيادة السلامة في مختلف الصناعات من خلال المعالجة السريعة للبيانات وعمليات المحاكاة المتقدمة. حاليًا، تستخدم الهيئات التنظيمية للاتحاد الأوروبي، مثل الوكالة الأوروبية للمواد الكيميائية (ECHA)، نماذج التعلم الآلي بمساعدة أدوات القراءة الشاملة لتقييم سلامة المواد النانوية.
ووفقا لمقر شركة نانو، فإن أحد التحديات الرئيسية في هذا المجال هو الافتقار إلى الجودة والبيانات المتنوعة لنماذج التدريب. ومع ذلك، فإن التطورات الحديثة في طرق تصنيع المواد النانوية وتوصيفها، إلى جانب استخدام تقنيات التعلم الآلي، قد أثارت الآمال في الحصول على مواد نانوية أكثر أمانًا وكفاءة.
بشكل عام، لا يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أن يساعدا في تسريع عمليات البحث فحسب، بل يمكنهما أيضًا تصميم المواد النانوية بأقل قدر من المخاطر البيولوجية والبيئية، والمساعدة في الحفاظ على الصحة العامة والبيئة. ونظرًا للتطورات المتزايدة في هذا المجال، فمن المتوقع أن تلعب هذه التقنيات في المستقبل القريب دورًا أكثر أهمية في تحسين سلامة المنتجات ومنع المخاطر المحتملة.