Bayer, Syngenta и BASF используют искусственный интеллект для поиска новых ХСЗР

Во всем мире фермеры сталкиваются с растущей проблемой устойчивости сорняков к традиционным химическим гербицидам. Чтобы решить эту проблему, ведущие агрохимические компании, включая Bayer, Corteva, BASF и Syngenta, ускоряют разработку новых пестицидов с помощью технологии искусственного интеллекта (ИИ), пишет echemi.com.

В течение многих лет фермеры боролись с инвазивными растениями, которые выработали устойчивость к химическим обработкам. Эксперты Bayer отмечают, что некоторые сорняки уже устойчивы к четырем или пяти различным химическим веществам.

Это вынуждает аграриев экспериментировать со смешиванием препаратов в поисках более эффективных составов гербицидов. Производители пестицидов также надеются ускорить разработку новых гербицидов с помощью технологических инноваций.

Такие компании, как Bayer, Corteva и Syngenta и BASF используют системы искусственного интеллекта для ускорения процесса создания новых химических веществ от открытия до коммерциализации. По оценкам Syngenta, технология искусственного интеллекта может сократить среднее время этого процесса с 15 до 10 лет и потенциально сократить лабораторные и полевые испытания на 30 процентов.

Bayer использует собственную систему искусственного интеллекта CropKey, которая ломает традиционную модель, эффективно применяя методы виртуального скрининга и компьютерного моделирования для разработки новых молекул, которые соответствуют целевым показателям, чтобы удовлетворить ожидания.

Сегодня Bayer использует метод CropKey для завершения всего цикла исследований и разработок, предлагая более чем в три раза больше новых механизмов действия, чем десять лет назад, и продолжает внедрять прорывные инновации в области защиты сельскохозяйственных культур.

Мы уже писали о том, что используя систему CropKey, Bayer успешно разработала новую химическую молекулу гербицида под названием икафолин, который, как ожидается, будет запущен в Бразилии в 2028 году и станет первым новым гербицидом за последние 30 лет.

Syngenta применяет аналогичный подход, используя модели машинного обучения для поиска новых активных ингредиентов. Технология помогает компании не только оценивать воздействие новых продуктов на окружающую среду, но и затраты на их производство, решая таким образом проблемы химических инноваций в агрохимической промышленности.