{"id":66984,"date":"2021-02-10T07:00:56","date_gmt":"2021-02-10T12:00:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.agribusinessglobal.com\/?p=66984"},"modified":"2021-02-10T10:50:14","modified_gmt":"2021-02-10T15:50:14","slug":"syngenta-employs-exclusive-ai-platform-to-accelerate-rd-pipeline","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.agribusinessglobal.com\/es\/agrochemicals\/syngenta-employs-exclusive-ai-platform-to-accelerate-rd-pipeline\/","title":{"rendered":"Syngenta emplea una plataforma de inteligencia artificial exclusiva para acelerar el proceso de I + D"},"content":{"rendered":"

Los beneficios del aprendizaje autom\u00e1tico est\u00e1n comenzando a manifestarse en la agricultura, y las aplicaciones en I + D podr\u00edan tener un impacto m\u00e1s inmediato que el reconocimiento de im\u00e1genes comparativamente simple que se implementa en campos de todo el mundo. Syngenta anunciado el 3 de febrero<\/a> que colaborar\u00e1 con la empresa de software de inteligencia artificial Medicina Insilico<\/a> para encontrar, aislar y sintetizar nuevas mol\u00e9culas mientras se acelera la l\u00ednea de tiempo de desarrollo temprano de un 20% espec\u00edfico.<\/p>\n

La asociaci\u00f3n aborda la relativa escasez de nuevos IA que se comercializan en los \u00faltimos a\u00f1os, una din\u00e1mica que est\u00e1 presionando a los agricultores para que encuentren soluciones agron\u00f3micas a las presiones de las plagas, agravada por un mayor escrutinio regulatorio y LMR cada vez m\u00e1s restrictivos en los productos qu\u00edmicos heredados.<\/p>\n

\"\"

Camilla Corsi, Syngenta<\/p><\/div>\n

\u201cEl desaf\u00edo de la innovaci\u00f3n ha ido en aumento durante los \u00faltimos a\u00f1os\u201d, dice Camilla Corsi, directora de Investigaci\u00f3n en Protecci\u00f3n de Cultivos de Syngenta, en una entrevista exclusiva con AgriBusiness Global<\/em>. \u201cHay menos productos qu\u00edmicos 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. As\u00ed 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 mol\u00e9culas a largo plazo ".<\/p>\n

La asociaci\u00f3n de varios a\u00f1os es exclusiva, lo que significa que Insilico no trabajar\u00e1 con otras empresas de protecci\u00f3n vegetal. El acuerdo permite a las empresas compartir datos con mayor libertad a medida que perfeccionan un modelo algor\u00edtmico dirigido a la protecci\u00f3n de cultivos.<\/p>\n

Este intercambio e ingesti\u00f3n de puntos de datos es lo que hace que el software sea m\u00e1s capaz de obtener informaci\u00f3n sobre los objetivos biol\u00f3gicos y el posterior desarrollo y s\u00edntesis de nuevas qu\u00edmicas para afectar esos objetivos.<\/p>\n

"La raz\u00f3n por la que es exclusivo es porque podemos crear cierta intimidad", dijo el director ejecutivo de Insilico Medicine, Alex Zhavoronkov. AgriBusiness Global<\/em>. \u201cHay un flujo de datos de nosotros y de Syngenta, por lo que podemos ser un poco m\u00e1s 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 extensi\u00f3n de aprendizaje autom\u00e1tico de la organizaci\u00f3n, y nos sentimos muy bien por eso ".<\/p>\n

En el desarrollo y dise\u00f1o farmac\u00e9utico, las \u00e1reas para las que se fund\u00f3 Insilico, el software de inteligencia artificial procesa cantidades voluminosas de informaci\u00f3n de revistas de revisi\u00f3n por pares, investigaci\u00f3n acad\u00e9mica, estudios profesionales y otros puntos de datos para sintetizar soluciones para estados de enfermedad espec\u00edficos. Esto impulsa la identificaci\u00f3n en etapa temprana de estructuras predominantemente proteicas que influyen en la enfermedad.<\/p>\n

El volumen de informaci\u00f3n que puede analizar el software excede lo que los humanos pueden destilar y aplicar a una circunstancia biol\u00f3gica. La misma funcionalidad se aplicar\u00e1 al desarrollo de la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de productos fitosanitarios mediante la introducci\u00f3n de datos de investigaci\u00f3n espec\u00edficos en la plataforma Insilico para que pueda encontrar nuevas soluciones a las amenazas de plagas. Luego, el software tiene la capacidad de inventar nuevas qu\u00edmicas para objetivos espec\u00edficos.<\/p>\n

\u201cEl algoritmo optimiza en paralelo muchos criterios diferentes\u201d, dice Corsi. \u201cHoy generamos datos y tenemos una selecci\u00f3n de criterios, pero no podemos hacer m\u00faltiples optimizaciones como la IA, que realmente puede sobresalir en la aceleraci\u00f3n de caracter\u00edsticas del ingrediente activo. Por lo tanto, el cambio m\u00e1s importante es la cantidad de datos que se pueden analizar al mismo tiempo y la diversidad de resultados que hoy en d\u00eda no se puede alcanzar con la forma est\u00e1ndar de innovaci\u00f3n ".<\/p>\n

Una vez que la plataforma cambia al dise\u00f1o qu\u00edmico, puede mejorar el proceso de desarrollo de mol\u00e9culas al considerar la toxicidad no objetivo y el impacto ambiental adem\u00e1s de la eficacia. Estas \u201coptimizaciones m\u00faltiples\u201d que ocurren agilizar\u00e1n el desarrollo y trabajar\u00e1n en conjunto con la detecci\u00f3n existente y las pruebas de campo requeridas, creando un proceso m\u00e1s eficiente y rentable que es menos probable que falle en las \u00faltimas etapas del desarrollo.<\/p>\n

"Esperamos un impacto en los primeros pasos, espec\u00edficamente la capacidad de identificar diferentes mol\u00e9culas en un tiempo m\u00e1s corto", dice Corsi. \u201cEsperamos lograr un ahorro de 20% en t\u00e9rminos de tiempo en la fase de investigaci\u00f3n, que actualmente es de 5 a 7 a\u00f1os, y la capacidad de atajar m\u00faltiples dise\u00f1os, s\u00edntesis, prueba y an\u00e1lisis, as\u00ed como la capacidad de identificar un conjunto de productos qu\u00edmicos que crean una mayor oportunidad para que podamos identificar la mol\u00e9cula preferida ... La diversidad de mol\u00e9culas de registro marcar\u00eda una gran diferencia en los tipos de innovaci\u00f3n que podr\u00edamos ofrecer a nuestros clientes ".<\/p>\n

El proceso simplificado de identificar y crear esas mol\u00e9culas preferidas podr\u00eda dar a Syngenta la capacidad de responder a plagas end\u00e9micas en mercados espec\u00edficos, lo que ha tenido un costo prohibitivo en el pasado. Adem\u00e1s, la IA puede ense\u00f1arnos a sintetizar mol\u00e9culas que alguna vez se creyeron imposibles de crear porque puede inventar nuevas v\u00edas de origen. Esta funci\u00f3n de nivel superior es la base de la imaginaci\u00f3n de una IA, que "puede ir m\u00e1s all\u00e1 de la imaginaci\u00f3n humana con la qu\u00edmica", dice Zhavoronkov. "As\u00ed que vamos a tomar esta inspiraci\u00f3n de la industria farmac\u00e9utica que fue validada de forma extremadamente rigurosa y la aplicaremos a la agricultura".<\/p>\n

Corsi dice que Syngenta est\u00e1 en camino de lanzar dos nuevas IA por a\u00f1o a corto plazo, un objetivo establecido hace unos a\u00f1os que la compa\u00f1\u00eda est\u00e1 en camino de lograr. Sin ning\u00fan estudio de caso actual en el desarrollo de pesticidas, es dif\u00edcil precisar cu\u00e1ndo la l\u00ednea de producci\u00f3n de la compa\u00f1\u00eda cosechar\u00e1 las recompensas de la exploraci\u00f3n de IA, pero el potencial pondr\u00e1 a prueba la imaginaci\u00f3n tanto de cient\u00edficos como de m\u00e1quinas y avanzar\u00e1 en el desarrollo de la integraci\u00f3n humano-IA para agricultura y otros. industrias en el incipiente despliegue de tecnolog\u00edas que dar\u00e1n forma al futuro.<\/p>\n

\u201cEsto va m\u00e1s all\u00e1 de la imaginaci\u00f3n humana cuando desarrollamos innovaci\u00f3n para el ma\u00f1ana con mol\u00e9culas que creemos que no se pueden sintetizar, que no son asequibles o que no tienen el perfil adecuado\u201d, dice. \u201cAs\u00ed que realmente va un paso m\u00e1s all\u00e1 de lo que estamos haciendo ahora para identificar mol\u00e9culas que no pudimos identificar o imaginar. Los productores deben ser pacientes por ahora, pero estamos trabajando para acelerar la innovaci\u00f3n ".<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Software de aprendizaje autom\u00e1tico de Insilico Medicine enfocado en la industria farmac\u00e9utica para identificar y sintetizar nuevas mol\u00e9culas y reducir el tiempo de desarrollo 20%.<\/p>","protected":false},"author":14,"featured_media":49945,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[4],"tags":[554,616,121],"class_list":["post-66984","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-agrochemicals","tag-featured","tag-rd","tag-syngenta"],"yoast_head":"\nSyngenta Employs Exclusive AI Platform to Accelerate R&D Pipeline - AgriBusiness Global<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Machine learning software by pharmaceutical-focused Insilico Medicine to identify and synthesize new molecules and cut development time 20%.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, 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