La inteligencia artificial ayudará a proteger a las abejas de los pesticidas
Los investigadores desarrollan un modelo informático para predecir si un plaguicida dañará a las abejas
Investigadores de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Estatal de Oregón han aprovechado el poder de la inteligencia artificial para ayudar a proteger a las abejas de los pesticidas.
El gráfico muestra un enfoque de IA para determinar si un nuevo plaguicida propuesto es tóxico para las abejas melíferas a partir de su estructura molecular.
Provided by Cory Simon, Oregon State University
Cory Simon, profesor adjunto de ingeniería química, y Xiaoli Fern, profesor asociado de informática, dirigieron el proyecto, que consistió en entrenar un modelo de aprendizaje automático para predecir si cualquier nuevo herbicida, fungicida o insecticida propuesto sería tóxico para las abejas melíferas a partir de la estructura molecular del compuesto.
Los resultados, que aparecen en la portada de The Journal of Chemical Physics en un número especial titulado "Chemical Design by Artificial Intelligence", son importantes porque muchos cultivos de frutas, frutos secos, hortalizas y semillas dependen de la polinización de las abejas.
Sin las abejas, que transfieren el polen necesario para la reproducción, desaparecerían casi 100 cultivos comerciales en Estados Unidos. Se calcula que el impacto económico mundial de las abejas supera los 100.000 millones de dólares anuales.
"Los plaguicidas se utilizan ampliamente en la agricultura, lo que aumenta el rendimiento de los cultivos y proporciona seguridad alimentaria, pero los plaguicidas pueden dañar a especies ajenas al objetivo, como las abejas", dijo Simon. "Y como los insectos, las malas hierbas, etc. acaban desarrollando resistencia, hay que desarrollar continuamente nuevos plaguicidas que no dañen a las abejas".
Los estudiantes de posgrado Ping Yang y Adrian Henle utilizaron los datos de toxicidad de las abejas melíferas procedentes de experimentos de exposición a plaguicidas, que incluían casi 400 moléculas de plaguicidas diferentes, para entrenar un algoritmo que predijera si una nueva molécula de plaguicida sería tóxica para las abejas melíferas.
"El modelo representa las moléculas de los pesticidas mediante el conjunto de paseos aleatorios en sus gráficos moleculares", explica Yang.
Un paseo aleatorio es un concepto matemático que describe cualquier camino serpenteante, como en la complicada estructura química de un pesticida, donde cada paso a lo largo del camino se decide por azar, como si se lanzara una moneda.
Imagínese, explica Yang, que está dando un paseo sin rumbo a lo largo de la estructura química de un pesticida, pasando de un átomo a otro a través de los enlaces que mantienen unido el compuesto. Viajas en direcciones aleatorias, pero mantienes un registro de tu ruta, la secuencia de átomos y enlaces que visitas. A continuación, sale a una molécula diferente, comparando la serie de giros y vueltas con lo que ha hecho antes.
"El algoritmo declara que dos moléculas son similares si comparten muchos paseos con la misma secuencia de átomos y enlaces", explica Yang. "Nuestro modelo sirve como sustituto de un experimento de toxicidad en abejas y puede utilizarse para examinar rápidamente las moléculas de pesticidas propuestas por su toxicidad".
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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