Syngenta emplea una plataforma de inteligencia artificial exclusiva para acelerar el proceso de I + D
10 de febrero de 2021 Los beneficios del aprendizaje automático están comenzando a manifestarse en la agricultura, y las aplicaciones en I + D podrían tener un impacto más inmediato que el reconocimiento de imágenes comparativamente simple que se implementa en campos de todo el mundo. Syngenta anunciado el 3 de febrero que colaborará con la empresa de software de inteligencia artificial Medicina Insilico para encontrar, aislar y sintetizar nuevas moléculas mientras se acelera la línea de tiempo de desarrollo temprano de un 20% específico.
La asociación aborda la relativa escasez de nuevos IA que se comercializan en los últimos años, una dinámica que está presionando a los agricultores para que encuentren soluciones agronómicas a las presiones de las plagas, agravada por un mayor escrutinio regulatorio y LMR cada vez más restrictivos en los productos químicos heredados.
Camilla Corsi, Syngenta
“El desafío de la innovación ha ido en aumento durante los últimos años”, dice Camilla Corsi, directora de Investigación en Protección de Cultivos de Syngenta, en una entrevista exclusiva con AgriBusiness Global,. “Hay menos productos químicos que llegan al mercado y estamos revisando la forma en que innovamos de forma regular para asegurarnos de que tenemos una mejor oportunidad de entregar productos al mercado en el futuro. Así que hemos hecho mucho para cambiar nuestra plataforma para que podamos entregar nuevos datos en una etapa muy temprana para comprender, por ejemplo, la selectividad hacia los beneficios, los cultivos, los costos y la sostenibilidad general de las moléculas a largo plazo ".
La asociación de varios años es exclusiva, lo que significa que Insilico no trabajará con otras empresas de protección vegetal. El acuerdo permite a las empresas compartir datos con mayor libertad a medida que perfeccionan un modelo algorítmico dirigido a la protección de cultivos.
Este intercambio e ingestión de puntos de datos es lo que hace que el software sea más capaz de obtener información sobre los objetivos biológicos y el posterior desarrollo y síntesis de nuevas químicas para afectar esos objetivos.
"La razón por la que es exclusivo es porque podemos crear cierta intimidad", dijo el director ejecutivo de Insilico Medicine, Alex Zhavoronkov. AgriBusiness Global,. “Hay un flujo de datos de nosotros y de Syngenta, por lo que podemos ser un poco más abiertos sobre lo que estamos haciendo y lo que ellos hacen, y podemos entrenar el modelo juntos. Para que podamos llegar al nivel de intimidad donde los datos pueden fluir de un lado a otro, trabajamos en equipo y nos consideramos una extensión de aprendizaje automático de la organización, y nos sentimos muy bien por eso ".
En el desarrollo y diseño farmacéutico, las áreas para las que se fundó Insilico, el software de inteligencia artificial procesa cantidades voluminosas de información de revistas de revisión por pares, investigación académica, estudios profesionales y otros puntos de datos para sintetizar soluciones para estados de enfermedad específicos. Esto impulsa la identificación en etapa temprana de estructuras predominantemente proteicas que influyen en la enfermedad.
El volumen de información que puede analizar el software excede lo que los humanos pueden destilar y aplicar a una circunstancia biológica. La misma funcionalidad se aplicará al desarrollo de la próxima generación de productos fitosanitarios mediante la introducción de datos de investigación específicos en la plataforma Insilico para que pueda encontrar nuevas soluciones a las amenazas de plagas. Luego, el software tiene la capacidad de inventar nuevas químicas para objetivos específicos.
“El algoritmo optimiza en paralelo muchos criterios diferentes”, dice Corsi. “Hoy generamos datos y tenemos una selección de criterios, pero no podemos hacer múltiples optimizaciones como la IA, que realmente puede sobresalir en la aceleración de características del ingrediente activo. Por lo tanto, el cambio más importante es la cantidad de datos que se pueden analizar al mismo tiempo y la diversidad de resultados que hoy en día no se puede alcanzar con la forma estándar de innovación ".
Una vez que la plataforma cambia al diseño químico, puede mejorar el proceso de desarrollo de moléculas al considerar la toxicidad no objetivo y el impacto ambiental además de la eficacia. Estas “optimizaciones múltiples” que ocurren agilizarán el desarrollo y trabajarán en conjunto con la detección existente y las pruebas de campo requeridas, creando un proceso más eficiente y rentable que es menos probable que falle en las últimas etapas del desarrollo.
"Esperamos un impacto en los primeros pasos, específicamente la capacidad de identificar diferentes moléculas en un tiempo más corto", dice Corsi. “Esperamos lograr un ahorro de 20% en términos de tiempo en la fase de investigación, que actualmente es de 5 a 7 años, y la capacidad de atajar múltiples diseños, síntesis, prueba y análisis, así como la capacidad de identificar un conjunto de productos químicos que crean una mayor oportunidad para que podamos identificar la molécula preferida ... La diversidad de moléculas de registro marcaría una gran diferencia en los tipos de innovación que podríamos ofrecer a nuestros clientes ".
El proceso simplificado de identificar y crear esas moléculas preferidas podría dar a Syngenta la capacidad de responder a plagas endémicas en mercados específicos, lo que ha tenido un costo prohibitivo en el pasado. Además, la IA puede enseñarnos a sintetizar moléculas que alguna vez se creyeron imposibles de crear porque puede inventar nuevas vías de origen. Esta función de nivel superior es la base de la imaginación de una IA, que "puede ir más allá de la imaginación humana con la química", dice Zhavoronkov. "Así que vamos a tomar esta inspiración de la industria farmacéutica que fue validada de forma extremadamente rigurosa y la aplicaremos a la agricultura".
Corsi dice que Syngenta está en camino de lanzar dos nuevas IA por año a corto plazo, un objetivo establecido hace unos años que la compañía está en camino de lograr. Sin ningún estudio de caso actual en el desarrollo de pesticidas, es difícil precisar cuándo la línea de producción de la compañía cosechará las recompensas de la exploración de IA, pero el potencial pondrá a prueba la imaginación tanto de científicos como de máquinas y avanzará en el desarrollo de la integración humano-IA para agricultura y otros. industrias en el incipiente despliegue de tecnologías que darán forma al futuro.
“Esto va más allá de la imaginación humana cuando desarrollamos innovación para el mañana con moléculas que creemos que no se pueden sintetizar, que no son asequibles o que no tienen el perfil adecuado”, dice. “Así que realmente va un paso más allá de lo que estamos haciendo ahora para identificar moléculas que no pudimos identificar o imaginar. Los productores deben ser pacientes por ahora, pero estamos trabajando para acelerar la innovación ".
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