機械学習が農薬からミツバチを遠ざける化学物質の特定に役立つと、「eLife」が報じています。ミツバチの個体数減少は、農業における重要な環境問題であり、農薬への曝露が一因とされています。いくつ…

機械学習が農薬からミツバチを遠ざける化学物質の特定に役立つと、「eLife」が報じています。ミツバチの個体数減少は、農業における重要な環境問題であり、農薬への曝露が一因とされています。いくつかの有害な農薬は規制されていますが、ミツバチとの接触を減らすために忌避剤を含む農薬の使用が進められています。カリフォルニア大学リバーサイド校の研究者たちは、ミツバチを安全に遠ざける化学物質を特定する機械学習に基づく手法を開発しました。

教授アナンダサンカール・レイ率いる学際的チームは、ミツバチの嗅覚系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検出できます。レイ教授は、「ミツバチは嗅覚に依存しているが、忌避剤の特定は難しい」と述べ、嗅覚を安全かつ効果的に利用する方法を探求しました。

レイのチームは、昆虫学のボリス・ベア教授の研究室と協力し、化学物質の構造とミツバチの行動反応に基づいた機械学習モデルを構築しました。このモデルは新たな行動データを用いて精度を向上させ、5000万以上の化合物を調査し、約130種の忌避剤候補を特定しました。レイ教授は、「嗅覚に関する機械学習には大量のデータは不要で、質の高いデータと反復的な改善が重要」と強調しました。

実験では、ミツバチが選定された香りを明確に避けることが確認され、自由に採餌するミツバチを用いたフィールド実験でも、7種類の化合物が効果的にミツバチを遠ざけることが示されました。レイ教授は、「機械学習が実際の環境問題解決に役立つことを示す明確な証拠」と述べ、農薬からミツバチを守ることで、農作物に影響を与えずにリスクを軽減できる可能性を示唆しました。