الماء، تلك الجزيئة البسيطة والمعقدة في آن واحد، تشكل حجر الزاوية في فهمنا للحياة والكون. من الغلاف الجوي للأرض إلى أعماق الفضاء بين النجوم، تتواجد جزيئات الماء وتتفاعل باستمرار، وتصادماتها لها تأثيرات عميقة على البيئات الكيميائية والفيزيائية. هذه التصادمات، خاصة تلك التي تحدث بين جزيئات الماء نفسها، هي مفتاح لفهم العديد من الظواهر الأساسية التي تشكل عالمنا.
إن فهم هذه التفاعلات على المستوى الجزيئي يتطلب الغوص في أعماق ميكانيكا الكم، حيث تخضع الجزيئات لقواعد مختلفة تمامًا عن تلك التي نعهدها في العالم العياني. أحد الجوانب الحاسمة لهذه التفاعلات هو “الانتقالات الدورانية”، وهي التغيرات في مستويات الطاقة الدورانية للجزيئات نتيجة للتصادمات. حساب هذه الانتقالات بدقة أمر معقد للغاية، ولكنه ضروري لنمذجة سلوك الماء في ظروف مختلفة.
مؤخرًا، سلط بحث رائد بعنوان “Neural network ensemble for computing cross sections of rotational transitions in H2O + H2O collisions” الضوء على هذا التحدي العلمي. تُظهر هذه الدراسة، التي نُشرت كـ”مقالة متقدمة” في مجلة “Phys. Chem. Chem. Phys.” لعام 2025، كيف يمكن تسخير أحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي لمعالجة مشكلة جوهرية في الكيمياء الفيزيائية.
ثورة الشبكات العصبية في الكيمياء الكمومية
ما يميز هذا العمل هو الاعتماد على “مجموعات الشبكات العصبية” (Neural Network Ensembles)، وهي منهجية حاسوبية قوية تستخدم شبكات عصبية متعددة لتقديم تنبؤات أكثر دقة واستقرارًا. بدلاً من الاعتماد على نموذج واحد، تجمع هذه التقنية بين نقاط قوة نماذج متعددة لتقليل الأخطاء وتحسين موثوقية الحسابات. هذا النهج يمثل قفزة نوعية في القدرة على محاكاة التفاعلات الجزيئية المعقدة.
الهدف الأساسي للدراسة هو حساب “المقاطع العرضية” (Cross Sections) للانتقالات الدورانية الناتجة عن تصادمات جزيئات الماء مع بعضها البعض (H2O + H2O). المقاطع العرضية هي مقياس لاحتمالية حدوث تفاعل معين، وفي هذا السياق، تخبرنا بمدى احتمالية أن يؤدي تصادم معين إلى تغيير في حالة الدوران لجزيئة الماء. دقة هذه الحسابات أمر حيوي لفهم كيفية تبادل الطاقة بين الجزيئات.
دلالات النتائج وتطبيقاتها
إن النتائج المستخلصة من هذا البحث تحمل دلالات واسعة تتجاوز حدود الكيمياء الفيزيائية النظرية. على سبيل المثال، تعتبر هذه الحسابات الدقيقة ضرورية لعلماء الفلك الذين يدرسون السحب الجزيئية في الفضاء، حيث يلعب الماء دورًا حيويًا في تكوين النجوم والكواكب. كما أنها تساهم في نمذجة العمليات الجوية على الأرض والكواكب الأخرى، وفهم كيفية انتشار الطاقة داخل الغلاف الجوي.
برأيي، يمثل هذا العمل مثالاً ساطعاً على تلاقي العلوم الأساسية مع التكنولوجيا المتقدمة. فاستخدام الذكاء الاصطناعي، وتحديداً الشبكات العصبية، لمعالجة تحديات في الفيزياء والكيمياء الكمومية، يفتح آفاقاً جديدة غير مسبوقة. إنها ليست مجرد أداة لحساب الأرقام، بل هي وسيلة لتمكين العلماء من كشف أسرار الطبيعة التي كانت تعتبر في السابق معقدة للغاية بحيث لا يمكن فك شفرتها بالوسائل التقليدية.
نظرة مستقبلية ومساهمة علمية
المقالات المتقدمة مثل هذه، والتي يتم نشرها مبكراً وقبل دمجها في مجلدات كاملة، تسلط الضوء على الأبحاث الرائدة التي تشكل مستقبل مجالاتها. كونها “مفتوحة الوصول” (Open Access) وتحت ترخيص Creative Commons، يعني أن المعرفة تصبح متاحة على نطاق أوسع، مما يسرّع وتيرة الاكتشاف العلمي ويدعم التعاون الدولي بين الباحثين.
يساهم هذا النوع من الأبحاث بشكل مباشر في بناء فهم أعمق للكون على المستوى الجزيئي. ومن خلال توفير طرق أكثر كفاءة ودقة لحساب التفاعلات الأساسية، يمكن للعلماء بناء نماذج أكثر واقعية ودقة للأنظمة المعقدة، من التفاعلات الكيميائية في المختبر إلى الظواهر الكونية الشاسعة.
في الختام، يُعد هذا البحث حول استخدام مجموعات الشبكات العصبية لحساب المقاطع العرضية للانتقالات الدورانية في تصادمات الماء مع الماء خطوة جريئة ومهمة. إنه يجمع بين قوة الذكاء الاصطناعي وتعقيد الكيمياء الكمومية، ويوفر لنا أدوات جديدة لفهم أحد أهم الجزيئات في الكون، ويؤكد على أن الابتكار في المنهجيات الحسابية هو المفتاح لفتح المزيد من أسرار الطبيعة.
كلمات مفتاحية:
شبكات عصبية (Neural Networks)، تصادمات جزيئية (Molecular Collisions)، H2O (الماء)، كيمياء فيزيائية (Physical Chemistry)، انتقالات دورانية (Rotational Transitions)