先正達(dá)實(shí)驗(yàn)室中的AI力量：解鎖農(nóng)業(yè)創(chuàng)新高效密碼

　　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(yè)，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域也不例外。從互聯(lián)網(wǎng)的突破到第一代智能手機(jī)帶來(lái)的代際變革，技術(shù)正迅速改變我們的生活方式。如今，在人工智能創(chuàng)新突破的推動(dòng)下，農(nóng)業(yè)科技研發(fā)也在經(jīng)歷一場(chǎng)巨變。

　　在先正達(dá)集團(tuán)，人工智能正在幫助化學(xué)和生物學(xué)家們創(chuàng)造新一代可持續(xù)植保產(chǎn)品，以更高效、更有效的方式保護(hù)作物免受病蟲(chóng)害的侵害，更好應(yīng)對(duì)當(dāng)前農(nóng)業(yè)復(fù)雜多變的挑戰(zhàn)。

　　在實(shí)驗(yàn)室中，設(shè)計(jì)和優(yōu)化新型植保產(chǎn)品的過(guò)程通常是一個(gè)反復(fù)循環(huán)的過(guò)程——設(shè)計(jì)（design）、合成（synthesis）、測(cè)試（testing）和分析（analysis），簡(jiǎn)稱(chēng)DSTA。在DSTA循環(huán)的每個(gè)環(huán)節(jié)，先正達(dá)實(shí)驗(yàn)室都已經(jīng)在使用人工智能。

人工智能解鎖高效創(chuàng)新密碼

　　第一步 人工智能助力分子設(shè)計(jì)

　　設(shè)計(jì)是指分子藍(lán)圖的創(chuàng)建。然而，可能的分子數(shù)量不亞于海量的星辰，科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)新分子面臨巨大挑戰(zhàn)。人工智能可以比人類(lèi)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(fā)現(xiàn)過(guò)程。

　　就像ChatGPT可以根據(jù)提示生成文本一樣，在生成式化學(xué)中，人工智能模型可以根據(jù)正確的提示，創(chuàng)建分子結(jié)構(gòu)。通過(guò)這種方式，先正達(dá)集團(tuán)的科學(xué)家們可以快速設(shè)計(jì)出新的分子，并通過(guò)數(shù)字工具評(píng)估甚至預(yù)測(cè)它們的性質(zhì)，更快、更高效地篩選出有前景的候選分子。

　　先正達(dá)科學(xué)家們通常采用“逆向設(shè)計(jì)”的方法，即從目標(biāo)參數(shù)出發(fā)，以此指導(dǎo)設(shè)計(jì)。這種方法的成功依賴(lài)于對(duì)分子性質(zhì)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，而這正是人工智能的強(qiáng)項(xiàng)。

　　人工智能不僅加速了分子設(shè)計(jì)的過(guò)程，還提高了設(shè)計(jì)的整體質(zhì)量，幫助科學(xué)家們?cè)O(shè)計(jì)出更具針對(duì)性、更有效、更具成本效益且更可持續(xù)的新分子。然而，人工智能的輸出質(zhì)量很大程度上取決于輸入的提示的質(zhì)量，這一過(guò)程仍然充滿(mǎn)挑戰(zhàn)。

　　第二步 人工智能推動(dòng)分子合成

　　設(shè)計(jì)的下一個(gè)階段是合成——將設(shè)計(jì)的分子在實(shí)驗(yàn)室中制造出來(lái)。提到化學(xué)，很多人會(huì)想到在燒瓶中混合各種物質(zhì)。而人工智能的作用是，在實(shí)際反應(yīng)發(fā)生之前，幫助科學(xué)家們預(yù)測(cè)將某些化學(xué)成分結(jié)合在一起會(huì)發(fā)生什么。

　　借助高度詳細(xì)和復(fù)雜的人工智能模型，研究人員可以提前預(yù)測(cè)關(guān)于產(chǎn)量、安全性的關(guān)鍵問(wèn)題，甚至找到更可持續(xù)的合成方法。

　　合成階段也是出現(xiàn)新挑戰(zhàn)的階段，因?yàn)槿斯ぶ悄茉O(shè)計(jì)的分子可能在理論上很完美，但在實(shí)驗(yàn)室中卻難以合成，或者成本過(guò)高。目前先正達(dá)集團(tuán)約有30-40%分子因合成失敗而被放棄。

　　為了解決這個(gè)問(wèn)題，先正達(dá)集團(tuán)的專(zhuān)家們與技術(shù)領(lǐng)先的IBM和麻省理工學(xué)院合作，使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)進(jìn)行“逆合成預(yù)測(cè)”。也就是說(shuō)，通過(guò)分析全球數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)分子在實(shí)驗(yàn)室中可能的所有合成路徑。人工智能模型會(huì)根據(jù)這些預(yù)測(cè)來(lái)指導(dǎo)科學(xué)家制定合成計(jì)劃。

　　挑戰(zhàn)在于，人工智能模型的好壞取決于其訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量，而公共數(shù)據(jù)通常只記錄成功的反應(yīng)，而忽略失敗的反應(yīng)，因此公共數(shù)據(jù)對(duì)合成的幫助有限。為了創(chuàng)建和訓(xùn)練一個(gè)高質(zhì)量的模型，數(shù)據(jù)需要滿(mǎn)足FAIR原則——即可查找、可訪(fǎng)問(wèn)、可互操作和可重復(fù)使用。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)會(huì)生成更精準(zhǔn)的模型，而這些模型反過(guò)來(lái)又會(huì)推動(dòng)更高效的合成程序。

　　第三步 人工智能革新分子測(cè)試

　　接下來(lái)是測(cè)試階段，這一階段需要經(jīng)過(guò)周密?chē)?yán)謹(jǐn)?shù)膶?shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證分子的有效性，人工智能在其中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

　　以植物生物學(xué)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(duì)其進(jìn)行試驗(yàn)。傳統(tǒng)測(cè)試方式需要研究人員用肉眼觀察溫室或試驗(yàn)田里的作物，以判斷其成功與否。但這樣得出的數(shù)據(jù)是主觀的，人工智能成像技術(shù)不僅能提供更豐富的數(shù)據(jù)，還能通過(guò)自動(dòng)化分析減少人為誤差。

　　先正達(dá)集團(tuán)在圖像識(shí)別模型上投入了大量工作，這些模型能夠自動(dòng)分析葉片或植物的狀態(tài)，提供更精確的結(jié)果。不僅如此，這項(xiàng)技術(shù)還被逐漸應(yīng)用于田間。通過(guò)無(wú)人機(jī)收集數(shù)據(jù)，科學(xué)家可以更全面地了解分子在真實(shí)環(huán)境中的表現(xiàn)。

　　人工智能還能通過(guò)“主動(dòng)學(xué)習(xí)”優(yōu)化測(cè)試流程。以前，化學(xué)家需要手動(dòng)篩選最有潛力的化合物進(jìn)行測(cè)試。而如今人工智能可以主動(dòng)識(shí)別哪些化合物最值得測(cè)試，從而生成更多高質(zhì)量的測(cè)試數(shù)據(jù)，進(jìn)一步改進(jìn)模型。

圖像識(shí)別模型能夠自動(dòng)評(píng)估測(cè)試結(jié)果, 圖為一種除草劑檢測(cè)的圖像分析

　　第四步 人工智能優(yōu)化分子分析

　　測(cè)試會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，也意味著大量的分析。對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)的良好分析，可以為下一步生成式人工智能（GenAI）設(shè)計(jì)提供最佳提示。

　　人工智能算法可以處理和分析大型數(shù)據(jù)集，識(shí)別出傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法或人類(lèi)難以發(fā)現(xiàn)的復(fù)雜模式、趨勢(shì)和關(guān)聯(lián)。通過(guò)學(xué)習(xí)這些模式，人工智能還可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)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(jìn)一步減少實(shí)驗(yàn)成本，還能加速發(fā)現(xiàn)過(guò)程。

　　人工智能有可能對(duì)整個(gè)DSTA周期產(chǎn)生重大影響，分析得越好，需要經(jīng)歷的設(shè)計(jì)、合成、測(cè)試、分析周期就越短。同時(shí)，人工智能可以從海量數(shù)據(jù)中提取出有價(jià)值的洞察，推動(dòng)高質(zhì)量創(chuàng)新，同時(shí)讓整個(gè)過(guò)程更快、更可持續(xù)。

　　總體而言，人工智能在先正達(dá)實(shí)驗(yàn)室中的應(yīng)用已經(jīng)起步，未來(lái)還需要經(jīng)歷很長(zhǎng)的不斷改進(jìn)過(guò)程。但作為科學(xué)家的日益重要的輔助工具，已初步展現(xiàn)出巨大的發(fā)展和應(yīng)用潛力，未來(lái)可期。

　　轉(zhuǎn)自：中國(guó)經(jīng)濟(jì)新聞網(wǎng)

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