12月23日，第三届现代农业发展论坛在贵阳举办，贵州大学绿色农药全国重点实验室郝格非教授作报告。
2024年诺贝尔三大科学奖项中，两大奖项与人工智能研究相关，先是物理学奖颁给了曾获图灵奖的机器学习先驱，紧接着化学奖也将一半颁给了“程序员”。深度学习模型的出现，加之硬件和数据的进步，是本轮人工智能崛起的原因，未来是人工智能和传统科学的融合。
从整个农药创新的链条来看，从最早的基因功能研究，到最后药品的发现包括田间的应用技术，周期非常长。截至目前，创制1个新农药，需要耗资约3亿美元以上，筛选16万个化合物，周期超过12.3年。多重因素影响，农药创新极为困难。
针对传统研发模式随机筛选、效率极低等关键科学问题，我们瞄准蛋白的可靶性、分子的成药性两个基础问题，通过发展生物信息学的方法，来辅助这个过程。同时，在农药对靶高效传递与调控中，通过大数据协同增效机制，一方面开展植物病害诊断与分级，一方面开展植物用药决策与追溯，最终做到基于大数据的农药精准化利用。我们主要是围绕“农药大数据+AI”技术，来开展合理用药、合理选药、精准靶药、灾害预报、残留监控、用药溯源六个方面工作。
我们构建了系统的农药信息学平台，其中包括国际上第一个可用于多靶标药物开发的3D分子生成模型、预测化合物生态环境风险的ChemFREE一站式平台等，用于指导绿色农药研发，成果被Science等著名期刊高度评价。截至目前，全球共有100多个国家的近万名用户应用我们的模型和方法来开展新药的研究，平台已助力了20余种国产新农药的创制。2012年至2024年，全球共批准20余个除草剂新品种，其中，由农药信息学平台引领，贵州大学、青岛清原、华中师大等单位创制的新品种有10余个，占全球除草剂研发的一半。
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