Araştırmacılar Oregon Eyalet Üniversitesi arıları böcek ilaçlarından korumaya yardımcı olmak için yapay zekanın gücünden yararlandı.
Cory Simon ve Xiaoli Fern, önerilen yeni herbisitlerin, fungisitlerin veya insektisitlerin, bileşiğin moleküler yapısına dayalı olarak bal arıları için zehirli olup olmayacağını tahmin etmek için bir makine öğrenimi modelinin eğitimini içeren projeye öncülük ettiler.
bulguları ABD Ulusal Bilim Vakfı-desteklenen çalışma, yayınlanan Kimyasal Fizik Dergisi, önemlidir çünkü birçok meyve, yemiş, sebze ve tohum mahsulü arı tozlaşmasına bağlıdır. Üreme için gerekli olan poleni aktaracak arılar olmadan, Amerika Birleşik Devletleri’ndeki yaklaşık 100 ticari ürün yok olur. Arıların yıllık küresel ekonomik etkisinin 100 milyar doları aştığı tahmin ediliyor.
Simon, “Tarımda mahsul verimini artıran ve gıda güvenliğini sağlayan böcek ilaçları yaygın olarak kullanılıyor, ancak böcek ilaçları arılar gibi hedef dışı türlere zarar verebilir.” Dedi. “Ve böcekler, yabani otlar vb. sonunda direnç geliştirdiğinden, sürekli olarak arılara zarar vermeyen yeni böcek ilaçları geliştirilmelidir.”
dahil olmak üzere ekip Ping Yang ve Adrian Henle, Yeni bir pestisit molekülünün bal arıları için toksik olup olmayacağını tahmin edecek bir algoritma geliştirmek için yaklaşık 400 farklı pestisit molekülünü içeren pestisit maruziyet deneylerinden elde edilen bal arısı toksisite verilerini kullandı. Yang, “Model, pestisit moleküllerini, moleküler grafiklerinde rastgele yürüyüşlerle temsil ediyor” dedi.
Rastgele yürüyüş, bir pestisitin karmaşık kimyasal yapısında olduğu gibi, yol boyunca her adıma madeni para atıyormuş gibi şans eseri karar verildiği herhangi bir dolambaçlı yolu tanımlayan matematiksel bir kavramdır.
Yang, bir pestisitin kimyasal yapısı boyunca amaçsız bir gezintiye çıktığınızı, bileşiği bir arada tutan bağlar aracılığıyla atomdan atoma yol aldığınızı hayal edin, dedi Yang. Rastgele yönlerde seyahat edersiniz, ancak rotanızı, ziyaret ettiğiniz atomların ve bağların sırasını takip edin. Sonra, farklı bir molekül boyunca bir gezintiye çıkarsınız, daha önce yaptıklarınızla kıvrımlar ve dönüşler dizisini karşılaştırırsınız.
Yang, “Algoritma, aynı atom ve bağ dizisi ile birçok yürüyüşü paylaşıyorlarsa, iki molekülü benzer ilan ediyor.” Dedi. “Modelimiz, bir arı toksisite deneyi için bir vekil görevi görüyor ve önerilen pestisit moleküllerini toksisiteleri açısından hızlı bir şekilde taramak için kullanılabilir.”
NSF’nin Mühendislik Müdürlüğü’nde program direktörü olan Christina Payne ekledi: “Ekibin rastgele yürüyüş yaklaşımı, moleküler yapıları makine öğrenimi modellerine girdi olarak kullanılabilmesi için verimli bir şekilde haritalandırmanın ve karşılaştırmanın yaratıcı bir yoludur. Çalışma, gücü ve esnekliği gösteriyor. arı pestisit toksisite verileri gibi küçük ama yüksek kaliteli veri kümeleri mevcut olduğunda makine öğrenimi modellerinin kullanımı.”