カリフォルニア大学リバーサイド校の研究者たちは、機械学習を用いて農薬処理された作物からミツバチを安全に遠ざける化学化合物を特定する方法を開発しました。この研究は、農業におけるミツバチの減少と…

カリフォルニア大学リバーサイド校の研究者たちは、機械学習を用いて農薬処理された作物からミツバチを安全に遠ざける化学化合物を特定する方法を開発しました。この研究は、農業におけるミツバチの減少という緊急の生態学的課題に対する解決策を提供します。分子生物学の教授で昆虫の嗅覚行動の専門家であるアナンダサンカール・レイ教授が率いるチームは、ミツバチの嗅覚システムの複雑さという課題に取り組みました。

ミツバチは200以上の嗅覚受容体を持ち、多様な揮発性化合物を感知しますが、ミツバチを遠ざける匂いを見つけるのは困難でした。レイ教授は「ミツバチは嗅覚に依存して採餌しますが、その敏感さが遠ざける匂いを見つけるのを難しくしています」と述べ、匂いを効果的に使う方法を探求しました。チームは昆虫学のボリス・ベア教授の研究室と協力し、匂いの化学構造とミツバチの行動反応に基づく機械学習モデルを作成しました。

このモデルは、新たに得たミツバチとショウジョウバエの行動データで改良され、より正確な嗅覚反応の予測が可能になりました。最適化されたシステムは5000万以上の化合物をスクリーニングし、約130種のミツバチを遠ざける可能性のある化合物を特定しました。レイ教授は「嗅覚に関しては、豊富なデータは必要ありません。質の高いデータと反復的な改善が重要です」と述べました。

研究チームは、最も効果的な候補を実験し、ミツバチがこれらの化合物に対して明確な回避行動を示したことを確認しました。フィールド実験では、7つの化合物がミツバチを巣から確実に遠ざけることが確認されました。レイ教授は「機械学習が現実の生態学的問題を解決する手助けになることを示しています」と述べ、農薬からミツバチを守ることでリスクを減少させる可能性を示唆しました。