科迪华AI创新：用″预测、特定性和设计″ 取代随机性、偶然性

科迪华农业科技副总裁布莱恩·卢茨博士日前展示了科迪华AI技术通过″前所未有的速度和精度″对蛋白质和分子进行建模，大幅加快新作物保护产品的开发。

传统作物保护分子研发如大海捞针：解析一个蛋白质结构需数月、耗资数万美元，而一种害虫体内可能存在数万种蛋白质。如今，这一瓶颈已被AI突破——借助先进模型，仅需几秒即可精准预测蛋白质结构，扫清了靶点识别障碍。

科迪华的AI平台能高效筛选"化学宇宙"，智能搜寻与特定杂草、昆虫或病原体蛋白完美互动的理想分子，核心目标是极高特异性——确保分子只作用于目标，减少对作物及生态的非预期影响。

AI可以在几周内模拟10,000种分子，识别出数十种全新候选分子，（这其中还包含人工易忽略的结构），大幅加速产品发现。该技术还将延伸至生物制剂领域，可预测微生物代谢物并优化发酵生产。

AI应用正深入田间

通过整合环境数据、病虫害预测及农场实践信息，科迪华开发出杀真菌剂使用时点模型。该模型结合实时田间数据与公司内部信息，精准指导农民在关键期施药。例如在试点中，该技术高效防治玉米病害，优化成本并提升保护效果。卢茨博士强调："AI正改变一切，以‘预测、特异性和设计’取代‘随机性’，是农业最具深远意义的技术变革之一。"

行业共识凸显AI在农业的潜力

伊利诺伊大学团队利用卫星图像与机器学习，开发出识别大豆红冠腐病的工具并生成"处方图"，实现点对点施药，显著减少农药用量。此精准农业平台可推广至玉米、小麦等作物。同时，佛罗里达大学正探索用AI加速天然源农用化学品发现，通过解析自然界复杂化学混合物，开辟更环保的新药路径。

数据质量与可及性，被多位专家视为AI落地的核心基石

无论是杀菌剂模型或学术研究，均依赖长期可靠的公共数据（如气候信息）。专家呼吁公共机构与私营部门加强协作——公共机构需主导基础科学问题与共享数据建设，共同推动行业突破；以透明、准确的农业与环境数据，是构建负责任AI生态的基础。

AI已成为驱动农业可持续创新的核心引擎。科迪华通过AI加速研发、提升田间精准管理、减少环境影响。从分子设计到智慧决策，"预测、特异性与设计"正改写作物保护的未来。持续夯实数据基础与技术创新，AI必将助力全球农业走向更高效、绿色、韧性的明天。

来源: 科迪华农业科技