研究人员开发了一个计算机模型来预测杀虫剂是否会伤害蜜蜂

　　

   

   

图:这幅图描述了一种人工智能方法，根据一种拟议的新农药的分子结构来确定其对蜜蜂是否有毒。    

俄勒冈州立大学工程学院的研究人员利用人工智能的力量来帮助蜜蜂免受杀虫剂的伤害。

化学工程助理教授科里·西蒙(Cory Simon)和计算机科学副教授肖利·弗恩(Xiaoli Fern)领导了这个项目，该项目包括训练一个机器学习模型，根据化合物的分子结构预测任何拟议的新除草剂、杀菌剂或杀虫剂是否会对蜜蜂有毒。

这些发现之所以重要，是因为许多水果、坚果、蔬菜和种子作物都依赖蜜蜂授粉。

如果没有蜜蜂来传递繁殖所需的花粉，美国将近100种商业作物将会消失。蜜蜂每年对全球经济的影响估计超过1000亿美元。

西蒙说:“农药在农业中广泛使用，这提高了作物产量，并提供了粮食安全，但农药可能会伤害像蜜蜂这样的非目标物种。”“由于昆虫、杂草等最终会进化出抗药性，所以必须不断开发新的杀虫剂，那种不会伤害蜜蜂的杀虫剂。”

研究生杨平(Ping Yang)和阿德里安·亨勒(Adrian Henle)利用农药接触实验获得的蜜蜂毒性数据，包括近400种不同的农药分子，训练一种算法来预测一种新的农药分子是否会对蜜蜂有毒。

“该模型通过农药分子图谱上的一组随机游动来表示农药分子，”杨说。

随机漫步是一个数学概念，描述任何蜿蜒的路径，比如农药的复杂化学结构，路径上的每一步都是随机决定的，就像扔硬币一样。

杨解释说，想象一下，你在农药的化学结构中漫无目的地漫步，通过将化合物结合在一起的化学键从一个原子走到另一个原子。你沿着随机的方向行进，但是你要跟踪你的路线，你所经过的原子和化学键的顺序。然后你用一个不同的分子，把这一系列的曲折和你之前做的做比较。

杨说:“如果两个分子有相同的原子和化学键序列，那么算法就会宣布它们相似。”“我们的模型是蜜蜂毒性实验的替代品，可以用来快速筛选农药分子的毒性。”

美国国家科学基金会支持这项研究。