からの研究チームオレゴン州立大学の工学部は、オンライン カジノ ルーレット採用しています。
化学工学の助教授であるCory Simonと、コンピューターサイエンスの准教授であるXiaoli Fernがプロジェクトを一緒に率いました。この研究では、提案された新しい除草剤、殺菌剤、または殺虫剤が毒性があるかどうかを予測できる機械学習モデルの開発を伴いましたミツバチ化合物の分子構造に基づいています。
この研究の結果は、ジャーナルの表紙に掲載されています化学物理学、タイトルの特別号：人工知能による化学設計。科学者たちは、果物、ナッツ、野菜、種子の作物の大部分が蜂の受粉に依存して繁栄する方法を示しているため、これらの結果は重要であることを強調しています。
国立科学財団はこの研究を支援しました。
ミツバチの世界的な経済的影響
生殖に必要な花粉を移すためにミツバチがないため、米国のほぼ100の商業作物が消滅します。ミツバチが毎年1億ドルを超えると推定されている世界的な経済的影響は
「農薬は農業で広く利用されており、作物の収穫量を増やし、食料安全保障を提供しますが、農薬はミツバチのようなターゲット種の種を傷つける可能性があります」とサイモンは説明しました。 「そして、昆虫、雑草などは最終的に抵抗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。
ミツバチを農薬から保護する
大学院生Ping YangとAdrian Henleは、約400の異なる農薬分子を含む農薬曝露実験からミツバチ毒性データを利用して、新しい農薬分子の潜在的な毒性を予測できるアルゴリズムを作成しました。
「このモデルは、分子グラフのランダムウォークのセットにより、農薬分子を表します」とYangは付け加えました。
ランダムウォークは、農薬の複雑な化学構造などの曲がりくねった経路を説明する数学的概念と見なされます。
「農薬の化学構造に沿って目的のない散歩に出かけ、化合物を一緒に保持する結合を介して原子から原子へと道を作ることを想像してください。あなたはランダムな方向に移動しますが、あなたのルートとあなたが訪れる原子と結合のシーケンスを追跡します。
「アルゴリズムは、同じような原子と結合のシーケンスで多くのウォークを共有する場合、2つの分子を同様の2つの分子を宣言します」とヤンは結論付けました。 「私たちのモデルは、ハチの毒性実験の代理として機能し、提案された農薬分子を迅速に毒性のために迅速にスクリーニングするために利用できます。」
