האצת התגליות המדעיות באמצעות שיתוף פעולה מבוסס AI

מדע גדול דורש מאמץ משותף. כשאנו ניצבים בפני אתגרים כמדענים ומהנדסים – החל מהבנת מבנה החומר ועד לתחזיות אקלימיות מדויקות – ברור שלא ניתן עוד לפעול בנפרד. בעידן בו נתונים מציפים את העולם, והבינה המלאכותית הפכה לכוח מניע במחקר, שיתוף פעולה בין תחומים, מוסדות וטכנולוגיות הפך לכלי קריטי בהאצת התגליות.

כאן נכנס לתמונה הארגון החדש שמקדם חקירות מדעיות עם דגש על AI. מטרת העל: לאחד מדענים, מודלים, תשתיות ומשאבים כדי לשנות את פני המדע. בשונה ממודלים פרטיים סגורים, הארגון דוגל בגישה פתוחה, שיתופית ושקופה, וכך מציע פתרון אמיתי – לא רק קונספטואלי – לאתגרי המדע המודרני.

הכוח שבחיבורים בין תחומיים

AI לבדו לא מספיק. כדי שהוא יוכל לקדם את המדע, יש לצרף את האנושות: פיזיקאים עם חוקרי בינה מלאכותית, ביולוגים עם חוקרי מידע, היסטוריונים עם ניתוח שפה טבעית. מודלים לומדים רק מנתונים, ולא תמיד יודעים כיצד לפרש הקשרים. שיתוף פעולה בין חוקרים שונים מאפשר שימוש מדויק יותר ב-AI, הבנה עמוקה של תחום המחקר, וניסויים מהירים הרבה יותר.

דוגמה בולטת לכך היא שיתוף הפעולה בין אוניברסיטת ברקלי למרכז CERN בז'נבה, שם נעשה שימוש במודלים מבוססי GPT לזיהוי חריגות בנתוני פיזיקת חלקיקים. השילוב בין עיבוד NLP לבין פיזיקה תיאורטית איפשר קיצור משמעותי של זמן ניתוח ממצאים.

מודלים ש"משתפים פעולה" עם מדענים

הדור הבא של AI אינו רק בגדר "כלי", אלא בגדר "עמית". הארגון החדש שואף לפתח מודלים שיהיו מסוגלים לא רק לנתח מידע אלא להציע כיוונים חדשים למחקר תוך הבנה עומק של שאלות מדעיות מורכבות.

מודלים אלו, הנקראים Foundation Models, מתוכננים להתמודד עם אתגרים קונספטואליים — למשל, זיהוי מגמות ביולוגיות חדשות, יצירת היפותזות בפיזיקה קוונטית, או הערכת תרחישים חדשים במדעי האקלים. השאיפה היא להפוך את ה-AI ליועץ מחקרי פעיל, כזה שיודע לשאול שאלות מתוחכמות ולא רק לענות עליהן.

תאוצה בזכות עקרונות שיתופיים

בניגוד למודלים קנייניים של חברות טכנולוגיה, המיקוד כאן הוא ביצירת תשתית מדעית פתוחה לשיתוף. הנתונים פתוחים, הקוד פתוח, וכל משתתף בתהליך – אוניברסיטה, מכון מחקר או חוקרים יחידניים – מוזמנים לקחת חלק בעיצוב מערכת הידע האינטליגנטית.

• נתונים פתוחים: שיתוף מאגרי מידע על תופעות טבעיותֿ, ניסויים קליניים או מבני מולקולות.
• קוד פתוח: פרסום קוד המודלים והתצורה המלאה של תהליכי אימון ופרמטרים.
• שיתוף תשתיות: גישה לחוות מחשוב מהיר (HPC), שירותי ענן וניסויים מודרנים.

מחקר שנעשה לאחרונה באוניברסיטת אוקספורד הראה כי מודלי AI בשיתופי פעולה פתוחים ממשיכים להשתפר בקצב גבוה ב-63% לעומת אלו הסגורים, במיוחד בעיבוד מידע רב-תחומי ותגובות לתרחישים חדשים.

שיתופי פעולה שיוצרים אפקט מצטבר

במסגרת הפרויקט, שיתופי פעולה חדשים בין מוסדות מחקר ברחבי העולם הפכו לסטנדרט חדש. טכנולוגיות שפותחו באוניברסיטת MIT כעת משמשות צוות במחלקת האונקולוגיה של אוניברסיטת תל אביב לחיזוי תגובות כימותרפיות בהתאמה אישית.

אפילו מחקרים בתחום האנרגיה הירוקה מקבלים תאוצה – מודלים שיועדו במקור לעיבוד תמונה מופעלים כיום לזיהוי דפוסי נצילות במנועים חשמליים על ידי צוות מחקר יפני-גרמני.

איך אפשר להצטרף ולהשפיע

הארגון החדש מקבל בקשות להצטרפות מכל העולם – ממוסדות אקדמיה, קבוצות מחקר עצמאיות, ואפילו סטודנטים לתואר ראשון עם רעיון יצירתי. מי שחלק מהקהילה נהנה מגישה לידע, לתשתיות חישוב, ולעדכונים עדכניים מהחזית המדעית.

כניסה לפלטפורמות של הארגון מאפשרת לחוקרים:

• להצטרף לקבוצות חשיבה
• לקבל גישה למערכת תצפיות בזמן אמת
• לבצע ניסויים עם Foundation Models ייחודיים

בנוסף, מתקיימות סדנאות והכשרות בנושא AI במדע לאורך כל השנה, מה שמספק הזדמנות גם לאנשי מקצוע וגם לסטודנטים להבין כיצד מיישמים בינה מלאכותית בתחומי מדע שונים – ולהניע את הדור הבא של תגליות.

בניית תשתית גלובלית למחקר AI פתוח

כאשר העולם המדעי מבקש להפיק תועלת מירבית מהפוטנציאל של בינה מלאכותית, השאלה המרכזית היא כיצד בונים תשתית עולמית שמאפשרת קידום ידע פתוח בקנה מידה רחב. כבר ברור שיכולת עיבוד הנתונים והמודלים אינה מוגבלת רק ליכולות הפיתוח או החדשנות בתחום השיח, אלא תלויה בהנגשת משאבים, יצירת תקנים משותפים, ותיאום עולמי בין גופים מדעיים.

פיזור גיאוגרפי – איחוד כוחות הדור הבא

כדי לייצר השפעה אמיתית, הארגון החדש לא בוחר לרכז את פעילותו במוקד אחד. להיפך – מטרתו היא להקים רשת מבוזרת של תשתיות חישוב, מרכזי דאטה ומוקדי מחקר בכל רחבי הגלובוס. כך ניתן להבטיח שכל מדען – ללא קשר למיקומו או למדינתו – יוכל לקבל גישה שווה לכלים מתקדמים ולאינטליגנציה חישובית מתקדמת.

המפה הפיזית של שותפי הארגון כבר כוללת:

• מרכזי HPC לאומיים כמו RIKEN ביפן ומעבדות DOE בארה”ב
• מרכזי דאטה מרכזיים באירופה כגון BSC (ברצלונה) ו-CERN
• מוסדות מחקר מהעולם המתפתח – לדוג’ אוניברסיטאות מובילות מהודו, אפריקה וברזיל

זוהי תנועה שמטרתה לתקן פערים היסטוריים בגישה לטכנולוגיה מתקדמת ולהבטיח שטכנולוגיות מבוססות AI לא יהפכו לעוד כלי שבשליטת רשויות כלכליות בלבד, אלא לנכס של האנושות כולה, הפתוח בידי כל שוחר חקר.

תקנים משותפים | לשפה אחת בין קוד, דאטה ותשתית

כדי ששיתופי פעולה בין גופים בינלאומיים יוכלו באמת לפרוח, נדרש סט של תהליכים ותקנים משותפים. אחד הצעדים החשובים שיזם הארגון החדש הוא הגדרה של תקני פיתוח, אחסון, ושיתוף של מודלים ונתונים במדע פתוח מבוסס AI. באמצעות עבודה משותפת עם גופים רגולטוריים וסטנדרטיים בינלאומיים, הארגון פועל לקבוע עקרונות כגון:

• תקן לאיכות נתונים: האם הנתונים ממוינים? האם יש הטיות? מה רמת השלימות?
• פורמטים מודולריים למודלים: כך שניתן יהיה להעביר ולהטמיע מודל בין מערכות שונות.
• נהלים לשיתוף תוצאות ו-learning artifacts: כדי שכל חוקרת תוכל להבין את תהליך הלמידה של המודל ולא רק את התוצאה הסופית.

תקנים אלו מאפשרים אינטראופרביליות בין מוסדות, כלי אנליזה מבוססי API, ושכפול תוצאות בקהילה הידעית, וכך מחזקים את שקיפות ואמינות המחקר המדעי בעידן של בינה מלאכותית.

חוות מחשוב ענן בהתאמה למחקר מבוזר

לא כל מוסד מחזיק את התשתית לפיתוח או הרצה של מודלים מבוססי מיליארדי פרמטרים. לכן, כחלק מתפיסת השיתופיות, הוקמה רשת ענן ייעודית למדע מבוסס AI הכוללת חוות שרתים עם GPUs ייעודיים ל-Deep Learning, אחסון בענן ייעודי למחקר, וחבילות תוכנה פתוחות ומותאמות.

בין היתרונות המרכזיים:

• הרצת סימולציות מורכבות בזמן אמת
• גישה למודלים אימוניים שכבר הותאמו לתחומים מסוימים (מדעי האקלים, ביולוגיה, הנדסה)
• שירות של Fine-tuning מודלים בקלות מקומית על גבי תשתיות מרוחקות

לפי נתונים שפרסם הארגון, שימוש בתשתיות אלו קיצר את זמן הרצת ניסויים בכ-73%, ברוב מקרי השימוש הביו-רפואיים. זהו קפיצת מדרגה לא רק במהירות – אלא גם ביכולת של מעבדות קטנות להשתתף בפרויקטים גלובליים.

מודלים זמינים בקוד פתוח שמותאמים לאתגרי המדע

אחת המשימות המטורגטות של הארגון החדש היא לפתח סדרה של מסגרות מודלים ("כלי עבודה מדעיים") שידרשו התאמה מינימלית כדי שיהיו שמישים עבור קבוצות קטנות או סטודנטים. לדוגמה:

• ModelBio: עוזר בניתוח גנומי והבנת רצפים גנטיים בקוד פתוח, עם ממשק נוח לשפות פייתון ו-R.
• PredictClimateNet: מודל טרנספורמר המנבא במדויק תרחישי מזג אוויר לטווח ארוך בהסתמך על דאטה היסטורי ולווייני.
• LabGPT: עוזר מדעי מבוסס-שפה לסיוע בתיעוד ניסויים, הסברת מתודולוגיה מדעית, ואפילו ניסוח מאמרים מדעיים בסגנון אוטומטי.

מודלים אלה ניתנים להורדה דרך עמוד המודלים של הארגון ב-Hugging Face וכוללים מתעדים מלאים, דוגמאות קוד, ותמיכת קהילה מתקדמת בלחיצת כפתור.

התשתית כחזון – ולא רק טכנולוגיה

מעבר לכלים והשרתים, הארגון החדש דוגל בכך שתשתית מדע היא גם תשתית אנושית ותרבותית. לשם כך הוקמה אגודת השיתופיות העולמית, גוף שפועל לחיבור בין חוקרים, מתאמי פרויקטים ומומחי מוסר מדעי. מטרתו: להבטיח שהמדע שמתקדם – יהיה לא רק פתוח אלא גם אתי, אחראי ואנושי.

החברה פועלת לא רק דרך תקנים וכלים, אלא גם:

• מארחת דיוני דילמות אתיות בבינה מלאכותית
• מפיקה ראיונות עומק עם חוקרים אחרי פרסומים פורצי דרך
• מספקת קורסים חינמיים בפלטפורמות כמו edX או Coursera

כל אלו מחזקים את הרעיון המרכזי: תשתית למחקר פתוח מבוסס AI חייבת לשלב טכנולוגיה, גישה, שוויון וערכים. רק כך ניתן יהיה להבטיח שהקפיצה המדעית הבאה תוכל לכלול את כולנו.

פיתוח יכולות הסקה מדעית במודלי Foundation

עד כה, השיח סביב AI והמדע התרכז בעיקר ביכולת לאחסן, לנתח, ואפילו לחזות מידע במהירות חסרת תקדים. אך כדי שהטכנולוגיה תוכל להפוך לחלק בלתי נפרד ממחקר מדעי אמיתי – לא עוד כלי, אלא שותף – היא צריכה לפתח יכולות הסקה והבנה מושגית עמוקה. כאן נכנס לתמונה אחד האתגרים הכי מסקרנים: איך מלמדים מערכת מלאכותית "לחשוב מדע"?

מהי הסקה מדעית – ואיך Foundation Models משתלבים בזה?

הסקה מדעית היא תהליך מורכב. היא אינה רק ניתוח לוגי של נתונים, אלא כוללת מרכיבים כמו זיהוי תבניות נסתרות, הסקת מסקנות מתוך נתוני גבול, בניית היפותזות, ופירוש תלוי הקשר. לכן, הפיתוח של מודלים רחבים מבוססי Foundation חייב לכלול לא רק אימון על קורפוסים של טקסט ומידע, אלא גם אימון על מבני חשיבה וחקר.

במסגרת הארגון החדש שמקדם חקירות מדעיות עם דגש על AI, מוקמים צוותי מחקר שמטרתם לבנות ערכות אימון המדמות דיונים מדעיים, פתרון בעיות מחקריות, והסקה תוך תחומית. המטרה היא לאמן את המודלים לזהות את ההיגיון המדעי שמוביל בין שאלה, ניסוי, תוצאה ומסקנה.

קבוצות עבודה לחקר הסקת עומק

כיום פעילות במסגרות הארגון יותר מעשר קבוצות ייעודיות לטיפול באתגר זה, עם חוקרים מאוניברסיטאות כמו MIT, ETH Zurich, הטכניון, ואימפריאל קולג'. קבוצות אלו מפתחות מדדים ברורים לכימות ״רמת החשיבה המדעית״ של מודלים, ומתנסים באימון על תרחישים ייחודיים.

• מדדים כמו SciReason-Bench: מערכת מבחנים הבודקת את יכולות ההיסק של מודלים בתחומי ביולוגיה, פיזיקה ומדעי החברה.
• תרחישי קצה בקוד פתוח: תרחישים מדומים המושכים מהיסטוריית תגליות אמיתיות, לדוגמה, תרחישי ניסויים בלייזר צבעוני או גילוי של מכניזם אנזימטי.
• שיתוף מומיות עם חוקרים: הארגון מספק כלים לחוקרים שמזינים את המודל בשאלות פתוחות מורכבות, בוחנים את תגובותיו, ומספקים לו משוב בזמן אמת.

הישגים עדכניים בזיהוי ומדידת הסקה מדעית

מודלים מבוססי Foundation חדשים כבר מציגים שיפור משמעותי ביכולת להבחין בין קורלציה לבין סיבתיות, לנסח השערות מנומקות ולזהות תקלות לוגיות בתוך טיעונים מדעיים.

למשל, ModelSci v2 — מודל שפותח במסגרת הפרויקט — הצליח בניסוי עצמאי באוקספורד להשיב נכונה על 82% מהשאלות במבחני חשיבה מדעית בעיצוב אנושי, לעומת 61% בלבד למודל GPT-4 במצבו הבסיסי.

שיפור מרגש נוסף נמצא במבחני הצפה של הנחות: חוקרים הציבו בפני המודל תופעות טבע שחורגות מהנתונים הקיימים, במטרה לבדוק אם יידע להציע תרחישים מניחים נוספים – וגילה רמות חדשנות דומות לאלו שנמדדו בקרב דוקטורנטים באקולוגיה.

מודלים שמסוגלים לשאול – לא רק להשיב

המהפכה האמיתית, בכל הנוגע ל-AI במדע, תקרה ביום בו העוזר הדיגיטלי יידע לא רק לענות — אלא גם לשאול את השאלה הנכונה. לשם כך, הפרויקט משקיע רבות בפיתוח Blended Models – מודלים שמשלבים ניתוח נתונים עם מערכות בינה לוגית, זיכרון עבודה ומנגנוני הספק. שילוב זה נועד להביא את היכולת של AI להציע כיווני מחקר חדשים, אילוצים ודרכי פעולה.

כחלק מניסויים מוקדמים, נעשה שימוש במערכת מחשוב משולבת המשלבת Foundation Model עם מנוע הנחות של מערכת סימבולית (למשל Wolfram Alpha). בשיתוף פעולה זה הוצעה על ידי המודל היפותזה חדשה הקושרת בין פעילות חלבון נדיר לבין הופעה משולבת של תסמינים נוירולוגיים בפעוטות — כיוון שמעולם לא עלה בבדיקות קונבנציונליות.

שינוי תרבותי במדע: קבלת החלטות עם AI

כלים אוטונומיים עם יכולות הסקה משמעותית מעלים גם שאלות תרבותיות ומוסריות. הארגון מקדם מודל של "שיתוף דעה עם AI", בו ההמלצה של המודל מהווה בסיס לשיח פתוח בין מדענים, אך הסמכות לשיקול דעת נשארת אנושית בלבד. המודלים נבנים כך שיקבלו משוב, יסבירו את מהלך הסקת המסקנה, ויראו "עץ החלטות".

על מנת לעודד שקיפות, כל המלצה או אלגוריתם הסקה מלווה ב"תעודת הבנה" – מסמך שמבאר כיצד המודל הגיע למסקנה או לשאלה מסוימת. זאת מתוך רצון לשמור על אמון, בקרה אתית, ורצף מחקרי מקובל.

עתיד האימון: הדור הבא של תרחישי מחקר

לקראת סוף 2025, הארגון ישיק סדרת תרחישים חינוכיים תחת השם Model Academy, שיאפשרו למודלים לתרגל החלטות מחקר, שיח בין-תחומי, ואפילו תכנון ניסויים. כל תרחיש ידמה סביבה דינמית – לדוגמה מעבדה מדעית ממש – כדי למדוד ולהאיץ את למידת ההקשרים הסיבתיים של המודל והתאמתו לצרכים אמיתיים.

בצעד פרקטי נוסף, נפתח ממשק שיתוף פעולה מסוג Human-in-the-Loop, במסגרתו יכולים מדענים להזין פרויקטים פעילים שלהם, לקבל תובנות מהמודל, ולשתף אותו בתהליכים בזמן אמת, כולל שינויים המתחוללים במהלך ביצוע ניסוי – כמו הסקת מסקנות מניסוי שנכשל לימודית.

תהליך זה הופך את המודל מסטטיסטיקאי פסיבי – לשותף חוקרי עם קונטקסט – מה שמסמן את השלב הבא באבולוציה של יחס אדם-בינה מאד-חכמה.

עיצוב עתיד ה-AI באמצעות קהילה וחינוך

כשאנו מדברים על ארגון חדש שמקדם חקירות מדעיות עם דגש על AI, אי אפשר להתעלם מהשפעתו הרחבה על עיצוב הדורות הבאים של מדענים, מהנדסים ומפתחי טכנולוגיה. החדשנות הטכנולוגית אומנם מרשימה, אבל היא לא יכולה לעמוד לבדה – עליה להישען על תשתית חינוכית ערכית, קהילה שיתופית תומכת וסביבות לימוד דינמיות. כדי להבטיח עתיד בו AI משרת את המדע האנושי ולא להפך, יש צורך בהשקעה מתמשכת בפיתוח ההון האנושי.

הכשרת דור העתיד: לא מגמה, אלא משימה

האקדמיה כיום עומדת בפני אתגר כפול – מצד אחד עליה לעמוד בקצב השינויים המהיר בתחום הבינה המלאכותית, ומצד שני עליה להצמיח דור חדש של חוקרות ומדענים שידעו להשתמש בכלים אלו באופן ביקורתי, מוסרי ובעיקר – שיתופי. הארגון החדש מתייחס להכשרת משאבים אנושיים כאבן יסוד בעבודתו וזה ניכר בכל אחד ממסלוליו החינוכיים.

• סדנאות קיץ נודדות: מתקיימות באוניברסיטאות ברחבי העולם – מהודו ועד קנדה – ומפגישות סטודנטים, עוזרי מחקר ומרצים לגיבוש אתגרי מחקר בזמן אמת סביב מודלים פתוחים.
• Hackathon חינוכי: סדרה חודשית של אתגרים פתוחים בהם תלמידות תיכון, אקדמאים צעירים ומפתחים מקצועיים חוברים יחד כדי לפתור בעיית מדע באמצעות AI.
• הכשרות מיקרו-תעודה (Microcredentials): קורסים קצרים ממוקדים לתחומים כמו "הערכת מידת ההטיה במודלי שפה גדולים" או "אינטגרציה של AI בכלים ניסויים."

בתוך שנה בלבד, מעורבות המשתתפים הצעירים הוכפלה פי ארבעה, כאשר מעל 62% מהמשתתפים בתוכניות הלימוד של הארגון הם מתחת לגיל 30 – חלקם מגיעים מרקע לא טכנולוגי מובהק כמו פילוסופיה, עיצוב או ביואתיקה. הצלחתם מלמדת שהקניית כלים AI אינה שמורה רק למדעי המחשב, אלא יכולה – ואף צריכה – להשתלב בלימוד כלל-תחומי.

פוֹרוּמים והובלה קהילתית בתוככי המחקר

גיבוש קהילת AI מדעית אינו תהליך טכני בלבד – הוא קודם כל תהליך אנושי. לפיכך קם בארגון מבנה דמוקרטי המבוסס על עקרונות של שיתוף פעולה והובלת עמיתים. הקהילה מחולקת לפורומים קבועים ודו-שיחים פתוחים, שמאפשרים לכל אחד – גם לחוקרים צעירים – להביא קול אישי בעל ערך.

צורות ההשתתפות כוללות:

• פורום חברי קונצנזוס: קבוצה פתוחה המתכנסת אחת לשלושה שבועות לדיון על החלטות אסטרטגיות של הקונסורציום, לרבות מימון מחקר משותף, כיווני פיתוח חינוכיים ועוד.
• בית מדרש AI למדענים מתחילים: פורום מקוון שמתקיים אחת לשבועיים בו משתפים חוקרים צעירים תובנות, ניסויים ונקודות שבר מתוך חווייתם האישית – ומקבלים הכוונה ומנטורינג בזמן אמת.
• רצועות קהילתיות בכנסים: עשרות מושבים מאורגנים סביב הקהילות עצמן (לדוג’, "AI לנשים במדע", "מדע אפריקאי עם מודלים פתוחים") כדי ליצור מקום לבמה אישית וקולקטיבית לעשייה.

ההתקהלויות האלו לא מסתכמות בדיונים תיאורטיים – הן מניעות פרויקטים אזוריים, מקשרות בין מדענים שלא היו נפגשים אחרת, ויוצרות "גשרים רכים" בין תחומים, גאוגרפיות ותרבויות. אלפי חברי הקונסורציום משתפים בידע, זמן ופרספקטיבה בהנחה ש-X שווה יותר כש-אנחנו בונים אותו יחד.

בתי ספר דיגיטליים בזמן אמת

כלים פתוחים צריכים להיתמך בפלטפורמות חינוך חכמות ואינטראקטיביות. אחת מהיוזמות החדשניות של הארגון היא הקמת

ה-"NextGen Learning Grid", רשת לימוד אונליין שמבוססת על סביבת סימולציה עשירה, קבוצות לימוד בווידאו, לוחות תרגול אינטראקטיביים ופרויקטים יישומיים המשותפים על ידי תלמידים שונים בעולם.

מאפיינים ייחודיים לתוכנית זו:

• מנטורינג אנושי באמצעות מפגשי LIVE שבועיים
• כניסה חופשית לתרחישי מחקר אמיתיים על בסיס דאטה פתוח
• הרחבת יכולת דיאלוג – התלמידים לומדים לנסח שאלות למודל AI במקום רק לצפות לתשובות

יותר מ-25 אוניברסיטאות שיבצו את הקורסים כהשלמה להוראות מסורתיות, ביניהן: NYU, ETH ופוליטכניק של בלגיה. התוכנית מבוססת גם על "מודל הפידבק ההפוך" – בה התלמידים עצמם מספקים משוב לבוני מערכות AI על טיב ההסקה, הניסוח, והעזרה המחקרית. כך הופכים תהליכי חינוך גם לאמצעי לפיתוח AI מדעי איכותי יותר.

הצד החברתי: אינקלוסיביות, שוויון ופריפריה חינוכית

הארגון החדש אינו מסתפק בשאלות של "איך" ללמד AI, אלא גם "את מי". מתוך הבנה שעתיד הבינה המלאכותית תלוי במגוון האנושי הבונה אותה, מוקצת תשומת לב רבה לשוויון הזדמנויות:

• מלגות לסטודנטים מרקע כלכלי-חברתי מאתגר ב-42 מדינות
• תוכניות ייעודיות לקהילות מיעוטים וילידים (למשל בפרו, קנדה והודו)
• קורסים זמינים בשפות רבות: ערבית, צרפתית, הודית, ספרדית וקוריאנית

במהלך שנת 2024 לבדה, כ-38% מהמצטרפים החדשים לא היו נחשפים לעולם ה-AI המדעי ללא היוזמות של הארגון. לדבריהם, עצם האפשרות לשוחח בשפתם, לקבל תמיכה רגשית-חברתית, ולהשתתף באירועים שוויוניים עיצבה לחלוטין את חווית הלימוד והשייכות שלהם.

סיכום: קהילה היא הכוח שמניע את המהפכה

העבודה הנעשית במסגרת הארגון אשר מקדם חקירות מדעיות עם דגש על AI אינה טכנולוגית בלבד, אלא תופסת אופי חברתי, תרבותי ופדגוגי. מודלים יכולים להתמודד עם נוסחאות מורכבות – אבל את ערכי הסקרנות, היושרה והקולבורציה העמוקה, רק קהילה יכולה לחולל.

באמצעות שיטות הוראה חדשניות, שילוב אוכלוסיות מגוונות, וקידום סביבה פתוחה לחילופי ידע – אנו רואים איך תלמידים הופכים ליוצרי מדע, ומפתחים צעירים הופכים לאדריכלים של עתיד מדעי מבוסס בינה מלאכותית. וכך, TPC מוביל לא רק בטכנולוגיה אלא גם בכך שהוא בונה גשר קהילתי רחב לעיצוב תקופת המדע החדשה.