AIで予測「その農薬がミツバチに害を与えるか」

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AIで予測「その農薬がミツバチに害を与えるか」

ミツバチに害のない農薬を、AIを用いた研究により追求します。

Researchers in the Oregon State University College of Engineering have harnessed the power of artificial intelligence to help protect bees from pesticides.
参照元：https://today.oregonstate.edu/news/oregon-state-researchers-develop-computer-model-predict-whether-pesticide-will-harm-bees
– オレゴン州立大学 Oregon State University. July 13, 2022 –

オレゴン州立大学工学部の研究者たちは、人工知能の力を利用して、ミツバチを農薬から守ることに成功しました。

化学工学の Cory Simon 助教授とコンピュータサイエンスの Xiaoli Fern 准教授がこのプロジェクトを主導し、機械学習モデルをトレーニングして、新しい除草剤、殺菌剤、殺虫剤がミツバチに対して有毒であるかどうかを、その分子構造に基づいて予測することに成功したのです。

この研究成果は、『The Journal of Chemical Physics』誌の特集号「Chemical Design by Artificial Intelligence」の表紙を飾っています。

繁殖に必要な花粉を運ぶミツバチがいなければ、米国では100種類近い商業作物が消滅してしまいます。

ミツバチが世界に与える経済効果は、毎年1,000億ドルを超えると推定されています。

Simon助教授：農薬は農業に広く使用されており、作物の収穫量を増やし、食料安全保障をもたらしますが、農薬はミツバチのような標的外の生物に害を与える可能性があります。そして、昆虫や雑草などは最終的に耐性を進化させるので、新しい農薬を継続的に開発しなければなりません。ハチを傷つけないような農薬です。

大学院生のPing YangとAdrian Henleは、約400種類の農薬分子を含む農薬暴露実験によるミツバチの毒性データを使って、新しい農薬分子がミツバチに有毒かどうかを予測するアルゴリズムを学習させました。

Yang氏：このモデルは、農薬分子を、その分子グラフ上のランダムウォークの集合で表現しています。

ランダムウォークとは、農薬の複雑な化学構造上のような蛇行した経路を表す数学的概念で、経路上の各ステップがコイントスのように偶然に決定されることを意味します。

例えば、農薬の化学構造上をあてもなく歩き、化合物を結合している原子から原子へと移動しているとします。

原子から原子へ、化合物を結合している結合を経由して移動するのです。

そして、別の分子に挑戦し、一連の紆余曲折を以前行ったものと比較します。

Yang氏：このアルゴリズムでは、原子と結合の並びが同じであれば、2つの分子は類似していると判断します。我々のモデルは、蜂の毒性実験の代用品として機能し、提案された農薬分子の毒性を迅速にスクリーニングするために使用することができます。

全米科学財団がこの研究を支援しました。

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