ICL, une société de minéraux spécialisés, et Agrematch, une start-up d’IA agritech, se sont associées pour trouver de « nouvelles solutions nutritionnelles pour les cultures ». La division agricole d’ICL, ICL Growing Solutions, travaillera avec l’IA d’Agrematch, Artificial Intelligence for Active Ingredients (AI4AI), pour stimuler le processus de découverte de nouveaux composés, qui est actuellement coûteux et, selon ICL, entravé par la réglementation.
En plus de ce partenariat, ICL a mené un cycle d’investissement dans Agrematch par le biais de sa plateforme d’innovation et d’investissement, ICL Planet Startup Hub, et a offert à Agrematch un accès à des agronomes et des scientifiques en R&D.
Utiliser l’IA pour accélérer la découverte
Trouver des composés actifs pour les produits qui aident à la nutrition des plantes est souvent un processus coûteux et long, conduisant à une réduction du nombre de nouveaux produits trouvés. Cependant, l’IA peut rendre le processus plus rapide.
« Répondre au besoin urgent de nouveaux composés actifs,Hadar Sutovsky, vice-président de l’innovation externe et directeur général d’ICL Planet Startup Hub, a déclaré à Soya75 :Agrematch a développé un système prédictif unique d’intelligence artificielle (IA) qui réduit considérablement le temps, les coûts et les risques inhérents à la découverte et au développement traditionnels de l’industrie.
« Agrematch a combiné la puissance de la science des données et de l’intelligence artificielle, sous la forme d’algorithmes de machine et d’apprentissage profond (ML / DL), et leur base de données exclusive avec la biologie, la chimie et le savoir-faire agricole pour créer une plate-forme prédictive d’IA puissante et intégrée. »
Les avantages de l’IA sont clairs : elle rationalise le processus de découverte, ce qui signifie que les entreprises peuvent trouver plus de solutions de culture dans un laps de temps plus court en réduisant les composés utiles possibles à analyser par les humains.
« La méthode de découverte d’Agrematch est unique. Avec un plan conceptuel de produit bien défini, les données d’apprentissage sont chargées dans le générateur de modèle pour créer le modèle d’activité spécifique. Le système identifie ensuite les candidats en exécutant les algorithmes prédictifs spécifiques du modèle sur des milliards de composés résidant dans l’énorme base de données propriétaire d’Agrematch.
« Le résultat est une liste restreinte de candidats composés avec la fonctionnalité souhaitée prévue. Les candidats les mieux classés sont ensuite analysés individuellement par les scientifiques d’Agrematch et produits pour être validés dans les laboratoires de plantes vivantes (in vivo) d’Agrematch. Grâce à un processus itératif, les composés qui répondent efficacement aux exigences souhaitées sont sélectionnés pour devenir des pistes pour les futurs produits commerciaux.. »
La plate-forme fonctionne sur une base de données composée qui compte actuellement plus de six milliards, et elle est en cours d’extension à 150 milliards. L’IA est également flexible et est capable de trouver des composés qui fonctionnent avec la plupart des cultures.
En plus de la vitesse, un autre aspect clé de l’IA est qu’elle peut apprendre. L’apprentissage est également une partie vitale d’AI4AI. « En plus de trouver la bioactivité des composés souhaités, le système est conçu pour prédire et caractériser de nombreux attributs importants des composés (fonctions), qui sont nécessaires pour qu’un composé devienne un produit. Sutovsky nous a dit.
« Le profil de toxicité, le mode d’action, l’impact environnemental et le coût des marchandises vendues ne sont que quelques-uns des aspects critiques du processus de création du produit. Traditionnellement, pour des raisons de coût, ces aspects sont abordés beaucoup plus tard dans le processus de développement. En prédisant ces facteurs à un stade précoce et en ne choisissant que les composés qui ont la meilleure probabilité de devenir des produits, Agrematch accélère le processus tout en atténuant considérablement le risque de développement en aval. »
Les composés
L’IA permet d’accélérer la découverte des composés. Mais qu’en est-il des composés eux-mêmes? Comment contribuent-ils à améliorer les pratiques agricoles?
« Les produits de nutrition des cultures trouvés par AI4AI peuvent varier de l’efficacité de l’utilisation des nutriments (NUE) aux solutions utilisées pour optimiser la santé globale des plantes et des sols, les biostimulants, pour maximiser le rendement, la qualité et la durabilité des plantes», nous dit Sutovsky.
Agrematch a déjà fait des progrès dans la découverte de composés. « Agrematch a découvert et développé, en moins de 12 mois, un nouvel herbicide naturel. Cet herbicide est efficace contre les mauvaises herbes importantes sur le plan commercial, y compris les souches résistantes aux herbicides synthétiques largement utilisés.. »
En plus de son argent et de ses ressources, l’expertise d’ICL aidera également Agrematch. « Les connaissances avancées d’ICL sur l’utilisation des engrais et lesLes besoins du MERS faciliteront le développement de produits nouveaux et innovants pour l’industrie agricole», nous a dit Sutovsky.
« En exploitant l’expertise d’Agrematch en matière d’IA / ML et sa technologie de pointe, ainsi que la portée du marché d’ICL, les centres d’innovation agricole avancés, les connaissances agronomiques, les capacités d’essais sur le terrain, les laboratoires de R&D de pointe et les installations de fabrication mondiales, nous accélérerons ce programme à long terme de nouvelles solutions de nutrition des cultures. »
Bien que basé en Israël, Agrematch collabore également avec des clients basés dans l’UE, aux côtés de ceux basés aux États-Unis et dans le reste de l’Asie.
