الذكاء الاصطناعي في الكيمياء أصبح واحدًا من أهم التحولات العلمية في العصر الحديث لأنه غيّر الطريقة التقليدية التي كان يعمل بها الكيميائي داخل المعمل لعقود طويلة، فبدل الاعتماد فقط على التجربة والخطأ التي كانت تستهلك وقتًا كبيرًا ومواد كثيرة وتكلفة عالية، أصبح من الممكن الآن استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل كميات هائلة من البيانات الكيميائية والتنبؤ بنتائج التفاعلات قبل تنفيذها فعليًا، وهذا التطور لم يأتِ فجأة بل كان نتيجة تراكم ضخم من قواعد البيانات الخاصة بالمركبات والتفاعلات وخواص المواد والتي استطاعت نماذج التعلم الآلي أن تتعلم منها الأنماط الخفية التي يصعب على العقل البشري ملاحظتها بسهولة، فعندما يريد الباحث اليوم تصميم مركب دوائي جديد مثلًا لم يعد مضطرًا لتجربة آلاف التركيبات عشوائيًا بل يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح الجزيئات الأكثر احتمالًا للنجاح بناءً على شكلها الإلكتروني وطاقة الروابط والتفاعل المتوقع مع الهدف الحيوي داخل الجسم، وهذا ما جعل مجال اكتشاف الأدوية أسرع بكثير مقارنة بالماضي حيث يمكن تقليل سنوات من البحث إلى شهور أو حتى أسابيع، كما أن الذكاء الاصطناعي أصبح قادرًا على اقتراح مسارات التخليق الكيميائي المثلى من خلال تحليل ملايين التفاعلات السابقة واختيار الطريق الأقل تكلفة والأعلى كفاءة والأكثر أمانًا، وهو ما يعرف بالتخطيط الرجعي للتفاعلات حيث يبدأ النظام من الجزيء النهائي المطلوب ثم يعود خطوة بخطوة ليقترح المواد الأولية المناسبة، ولم يقتصر الأمر على الكيمياء العضوية فقط بل امتد إلى كيمياء المواد والنانو تكنولوجي حيث تُستخدم النماذج الذكية لتصميم مواد جديدة بخصائص محددة مثل التوصيل الكهربائي العالي أو القدرة على تخزين الطاقة أو الاستجابة للضوء والحرارة، وحتى في مجال الكيمياء البيئية أصبح الذكاء الاصطناعي أداة قوية للتنبؤ بسمّية المركبات وتأثيرها على البيئة قبل تصنيعها مما يساعد على تطوير مواد أكثر أمانًا واستدامة، ومن أهم أسباب قوة هذا المجال أنه يجمع بين تخصصات متعددة مثل الكيمياء والرياضيات وعلوم الحاسب والفيزياء الحيوية مما خلق نوعًا جديدًا من العلماء يُعرف بالكيميائي الرقمي الذي يعمل بين الحاسوب والمعمل في الوقت نفسه، كما أن استخدام تقنيات التعلم العميق سمح بفهم العلاقات المعقدة بين تركيب الجزيء وخواصه الفيزيائية والكيميائية بطريقة لم تكن ممكنة سابقًا، ومع تطور الحوسبة السحابية والقدرة على معالجة البيانات الضخمة أصبح بإمكان فرق بحث صغيرة الوصول إلى أدوات كانت حكرًا على المؤسسات الكبرى، ومع ذلك ما زال الذكاء الاصطناعي لا يلغي دور الكيميائي بل يغيّر دوره من منفذ للتجارب فقط إلى محلل ومصمم يوجّه النظام الذكي ويقيّم نتائجه ويختار أفضلها للتطبيق العملي، ولذلك يتوقع العلماء أن السنوات القادمة ستشهد اندماجًا كاملًا بين المعامل التقليدية والمعامل المؤتمتة التي تعمل بالروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي حيث يتم اقتراح التجربة وتنفيذها وتحليل نتائجها بشكل شبه تلقائي، وهذا التحول لا يسرّع الاكتشافات العلمية فقط بل يفتح الباب أمام حلول لمشكلات عالمية كبيرة مثل تطوير أدوية أسرع للأمراض المستعصية وتصميم مواد طاقة نظيفة وتقليل النفايات الكيميائية، ولهذا السبب أصبح تعلم أساسيات الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات مهارة أساسية لأي باحث كيمياء حديث يريد أن يكون جزءًا من مستقبل العلم وليس مجرد متابع له.