在糧食安全與可持續(xù)發(fā)展的共同推動下，人工智能正在重構農藥研發(fā)的研發(fā)范式。傳統(tǒng)“高投入、長周期、高風險”的農藥研發(fā)模式，正逐步向AI驅動的計算設計流程轉變。在全球范圍內，AI已成為提升農藥研發(fā)效率與準確性的重要技術。

在國際范圍內，跨國企業(yè)與科研機構均在推進AI在農藥研發(fā)中的深度應用。Google DeepMind推出的AlphaFold突破了蛋白質結構預測瓶頸，為靶點發(fā)現(xiàn)提供了新的解決路徑；拜耳構建生成式AI分子篩選平臺，可同步預測候選化合物活性與毒性；先正達基于圖神經網(wǎng)絡并行評估分子活性與環(huán)境安全屬性。在學術層面，美國EPA依托ToxCast與Tox21數(shù)據(jù)構建深度學習毒性預測數(shù)據(jù)庫；麻省理工學院的生成式Transformer模型在分子-靶標相互作用預測中表現(xiàn)卓越。總體來看，AI正在推動農藥研發(fā)由“經驗導向”向“計算驅動”轉變。

在上述國際發(fā)展趨勢的背景下，中國正沿著自身路徑推進相關工作。中國農科院、浙江大學在小分子優(yōu)化領域開展了較為系統(tǒng)的研究；綠色農藥全國重點實驗室推動了將AI方法落地為農藥分子設計與優(yōu)化的實用工具。綠色農藥全國重點實驗室推出的Pesticide Discovery AI平臺，是國內首個基于人工智能與高性能計算輔助的農藥分子設計軟件，涵蓋“靶標發(fā)現(xiàn)—分子生成—結構優(yōu)化—性質預測”等關鍵環(huán)節(jié)。平臺融合分子建模、深度學習與高性能計算，構建了從蛋白結構到候選分子的完整研發(fā)閉環(huán)。平臺采用融合分子動力學模擬與深度學習的多尺度混合建模策略，實現(xiàn)農藥小分子結合自由能與生態(tài)毒性的精準預測；基于等變圖神經網(wǎng)絡（EGNN）與擴散模型，集成蛋白質結合口袋的三維幾何與化學特征，支持靶向特定蛋白口袋的類藥分子從頭設計；AI骨架躍遷結合ADMET預測，實現(xiàn)對農藥分子活性提升與毒性降低的雙重優(yōu)化。Pesticide Discovery AI平臺擁有全國首個體系化農藥數(shù)據(jù)庫，包含農藥及其分子片段、靶標蛋白結構與篩選分子庫，為模型訓練與預測提供了高質量數(shù)據(jù)基礎。在軟件層面，平臺采用Web端架構，實現(xiàn)一站式AI輔助設計，無需編程即可完成任務配置與結果分析，大大降低了使用門檻。

總體來看，AI已逐步融入農藥分子創(chuàng)制的主要環(huán)節(jié)。隨著生成式模型、多模態(tài)表征及高性能計算的進一步結合，AI驅動的設計方法在農藥研發(fā)流程中的作用將持續(xù)增強。以Pesticide Discovery AI平臺為例，其在算法體系、數(shù)據(jù)庫構建與軟件化方面的實踐，為國內相關研究與應用提供了可復用的實現(xiàn)路徑。

在此技術發(fā)展趨勢下，為了推動農藥研發(fā)領域對AI及高性能計算技術的應用，由中國農藥工業(yè)協(xié)會和綠色農藥全國重點實驗室（華中師范大學）聯(lián)合舉辦的全國首期“AI+綠色農藥創(chuàng)新能力提升培訓班”目前已啟動報名，將圍繞人工智能在農藥研發(fā)領域的理論基礎、分子設計與分子性質預測、及采用Pesticide Discovery AI功能模塊為演示的實操訓練，幫助學員理解AI方法在農藥分子設計實踐中的基本流程與操作方式，以期進一步提升我國科研領域及企業(yè)研發(fā)中心針對綠色農藥的創(chuàng)新能力，為AI及高性能計算技術后續(xù)在科研或企業(yè)研發(fā)工作中的應用奠定基礎。

學員完成全部課程并通過考核后，將頒發(fā)由中國農藥工業(yè)協(xié)會與綠色農藥全國重點實驗室（華中師范大學）共同印發(fā)的培訓結業(yè)證書，優(yōu)秀學員將獲得進一步鼓勵。

培訓聯(lián)系方式：

綠色農藥全國重點實驗室：

賈老師166 0276 5002  

王老師131 2998 7998  

中國農藥工業(yè)協(xié)會：

張桂婷138 1137 8016 

徐善美152 1071 9369