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、BASFによるカリフォルニア…

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、BASFによるカリフォルニア研究連盟の助成金で資金提供されており、農業における重要な生態学的課題であるミツバチの個体数減少に対する解決策を提供します。分子生物学の教授であり、昆虫の嗅覚行動の専門家であるアナンダサンカル・レイ氏が率いる学際的チームは、受粉者の行動を変える上での中心的な障害であるミツバチの嗅覚システムの複雑さに取り組みました。

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検出できますが、ミツバチを遠ざける匂いを見つけるのは大きな課題でした。レイ氏は「ミツバチは嗅覚に依存して採餌しますが、その敏感さが逆に遠ざける匂いを見つけるのを難しくしています」と述べています。研究者たちは、匂いを忌避剤として安全かつ効果的に利用する方法を見つけることを目指しました。

研究者たちは、匂い物質の化学構造とミツバチの行動反応に基づいて機械学習モデルを作成しました。このモデルは、実験室で得た新しい行動データを用いて改良され、昆虫の嗅覚反応をより正確に予測できるようになりました。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種類のミツバチ忌避剤としての強い可能性を持つ化合物を特定しました。