Un modelo informático para analizar el uso de pesticidas podría salvar a las abejas de desaparecer

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Considerando que el 90% de las plantas con flores dependen de las abejas y el proceso de polinización para reproducirse, la gradual desaparición de esta especie despierta cada vez más preocupación, pues su extinción sería catastrófica para el planeta.

En la agricultura, el uso de productos químicos para el control de plagas es una constante amenaza para las abejas. Una solución llega de la mano de un modelo informático basado en IA que fue desarrollado recientemente, para analizar el uso de pesticidas, asegurando su efectividad, pero sin ser una trampa mortal para estos importantes insectos.

Inteligencia artificial para proteger a las abejas de los pesticidas

Dos investigadores de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Estatal de Oregon, Estados Unidos, se propusieron la idea de aprovechar el poder de la IA para ayudar a proteger a las abejas de los pesticidas. Cory Simon, profesor asistente de ingeniería química, y Xiaoli Fern, profesora asociada de informática, dirigieron el proyecto, que implicó entrenar un modelo de aprendizaje automático para predecir si cualquier nuevo herbicida, fungicida o insecticida propuesto sería tóxico para las abejas melíferas según la estructura molecular del compuesto.

Sin abejas para transferir el polen necesario para la reproducción, además de dañarse toda una industria, se produciría un inmenso desequilibrio en la naturaleza. Puntualmente en el campo de la agricultura, estos insectos son esenciales porque muchos cultivos de frutas, nueces, vegetales y semillas dependen de la polinización de las abejas.

“Los pesticidas se usan ampliamente en la agricultura, lo que aumenta el rendimiento de los cultivos y brinda seguridad alimentaria, pero los pesticidas pueden dañar especies no deseadas como las abejas”, dijo Simon. “Y dado que los insectos, las malas hierbas, etc. eventualmente desarrollan resistencia, se deben desarrollar continuamente nuevos pesticidas, que no dañen a las abejas”.

Para comenzar este proyecto, los investigadores junto a dos estudiantes de posgrado que asistieron su trabajo, utilizaron datos de toxicidad de abejas melíferas de experimentos de exposición a pesticidas, que involucraron casi 400 moléculas de pesticidas diferentes, con el propósito de entrenar un algoritmo capaz de predecir si una nueva molécula de pesticida resulta o no tóxica para las abejas melíferas.

“El modelo representa las moléculas de plaguicidas por el conjunto de caminatas aleatorios en sus gráficos moleculares”, señaló Ping Yang, asistente de la investigación. Por “caminata aleatoria”, se hace referencia a un concepto matemático que describe cualquier camino serpenteante, tal como puede apreciarse en la complicada estructura química de un pesticida, donde cada paso a lo largo del camino se decide por casualidad, como si se lanzara una moneda.

“Imagínese que está dando un paseo sin rumbo por la estructura química de un pesticida, abriéndose paso de átomo a átomo a través de los enlaces que mantienen unido el compuesto. Viajas en direcciones aleatorias pero mantienes un registro de tu ruta, la secuencia de átomos y enlaces que visitas. Luego vas con una molécula diferente, comparando la serie de giros y vueltas con lo que has hecho antes”, explica Yang. “El algoritmo declara dos moléculas similares si comparten muchos caminos con la misma secuencia de átomos y enlaces”, agregó. 

Este modelo de IA sirve como un sustituto para un clásico experimento de toxicidad en el que las abejas son sometidas directamente a las sustancias testeadas, algo que además de resultar tortuoso y fatal para estos insectos, hoy en día resulta absolutamente contraproducente con el propósito de conservarlos. Gracias a esta nueva tecnología, es posible analizar rápidamente moléculas de plaguicidas que se sometan a estudio, para determinar su toxicidad y efectos sobre las abejas.

Si logramos mantener a las abejas con vida en nuestro planeta, no será necesario en el futuro implementar abejas robot, una iniciativa ya estudiada en más de un proyecto.