2026年1月30日, 上海 -- 人工智能（AI）正以前所未有的速度改變著各行各業，農業領域也不例外。從互聯網的突破到第一代智能手機帶來的代際變革，技術正迅速改變我們的生活方式。如今，在人工智能創新突破的推動下，農業科技研發也在經歷一場巨變。
在先正達集團，人工智能正在幫助化學和生物學家們創造新一代可持續植保產品，以更高效、更有效的方式保護作物免受病蟲害的侵害，更好應對當前農業復雜多變的挑戰。
在實驗室中，設計和優化新型植保產品的過程通常是一個反復循環的過程——設計（design）、合成（synthesis）、測試（testing）和分析（analysis），簡稱DSTA。在DSTA循環的每個環節，先正達實驗室都已經在使用人工智能。
人工智能解鎖高效創新密碼
第一步 人工智能助力分子設計
設計是指分子藍圖的創建。然而，可能的分子數量不亞于海量的星辰，科學家們發現新分子面臨巨大挑戰。人工智能可以比人類更高效地探索這一空間，幫助研究人員快速篩選出有潛力的分子，大幅加速新分子的發現過程。
就像ChatGPT可以根據提示生成文本一樣，在生成式化學中，人工智能模型可以根據正確的提示，創建分子結構。通過這種方式，先正達集團的科學家們可以快速設計出新的分子，并通過數字工具評估甚至預測它們的性質，更快、更高效地篩選出有前景的候選分子。
先正達科學家們通常采用“逆向設計”的方法，即從目標參數出發，以此指導設計。這種方法的成功依賴于對分子性質的準確預測，而這正是人工智能的強項。
人工智能不僅加速了分子設計的過程，還提高了設計的整體質量，幫助科學家們設計出更具針對性、更有效、更具成本效益且更可持續的新分子。然而，人工智能的輸出質量很大程度上取決于輸入的提示的質量，這一過程仍然充滿挑戰。
第二步 人工智能推動分子合成
設計的下一個階段是合成——將設計的分子在實驗室中制造出來。提到化學，很多人會想到在燒瓶中混合各種物質。而人工智能的作用是，在實際反應發生之前，幫助科學家們預測將某些化學成分結合在一起會發生什么。
借助高度詳細和復雜的人工智能模型，研究人員可以提前預測關于產量、安全性的關鍵問題，甚至找到更可持續的合成方法。
合成階段也是出現新挑戰的階段，因為人工智能設計的分子可能在理論上很完美，但在實驗室中卻難以合成，或者成本過高。目前先正達集團約有30-40%分子因合成失敗而被放棄。
為了解決這個問題，先正達集團的專家們與技術領先的IBM和麻省理工學院合作，使用自然語言處理技術進行“逆合成預測”。也就是說，通過分析全球數據，預測分子在實驗室中可能的所有合成路徑。人工智能模型會根據這些預測來指導科學家制定合成計劃。
挑戰在于，人工智能模型的好壞取決于其訓練數據的質量，而公共數據通常只記錄成功的反應，而忽略失敗的反應，因此公共數據對合成的幫助有限。為了創建和訓練一個高質量的模型，數據需要滿足FAIR原則——即可查找、可訪問、可互操作和可重復使用。高質量的數據會生成更精準的模型，而這些模型反過來又會推動更高效的合成程序。
第三步 人工智能革新分子測試
接下來是測試階段，這一階段需要經過周密嚴謹的實驗來驗證分子的有效性，人工智能在其中發揮著至關重要的作用。
以植物生物學為例，如果想知道一種新分子能否有效控制植物病害，就必須對其進行試驗。傳統測試方式需要研究人員用肉眼觀察溫室或試驗田里的作物，以判斷其成功與否。但這樣得出的數據是主觀的，人工智能成像技術不僅能提供更豐富的數據，還能通過自動化分析減少人為誤差。
先正達集團在圖像識別模型上投入了大量工作，這些模型能夠自動分析葉片或植物的狀態，提供更精確的結果。不僅如此，這項技術還被逐漸應用于田間。通過無人機收集數據，科學家可以更全面地了解分子在真實環境中的表現。
人工智能還能通過“主動學習”優化測試流程。以前，化學家需要手動篩選最有潛力的化合物進行測試。而如今人工智能可以主動識別哪些化合物最值得測試，從而生成更多高質量的測試數據，進一步改進模型。
圖像識別模型能夠自動評估測試結果, 圖為一種除草劑檢測的圖像分析
第四步 人工智能優化分子分析
測試會產生大量數據，也意味著大量的分析。對測試數據的良好分析，可以為下一步生成式人工智能（GenAI）設計提供最佳提示。
人工智能算法可以處理和分析大型數據集，識別出傳統統計方法或人類難以發現的復雜模式、趨勢和關聯。通過學習這些模式，人工智能還可以準確預測尚未制造的分子特性，例如它們的有效性或安全性，不僅可以進一步減少實驗成本，還能加速發現過程。
人工智能有可能對整個DSTA周期產生重大影響，分析得越好，需要經歷的設計、合成、測試、分析周期就越短。同時，人工智能可以從海量數據中提取出有價值的洞察，推動高質量創新，同時讓整個過程更快、更可持續。
總體而言，人工智能在先正達實驗室中的應用已經起步，未來還需要經歷很長的不斷改進過程。但作為科學家的日益重要的輔助工具，已初步展現出巨大的發展和應用潛力，未來可期。
轉自：中國經濟新聞網
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