在食物链的源头，一场深刻的变革正在酝酿。全球对粮食需求的不断增长，以及对更可持续和高效实践的迫切需求，推动着农业领域的转型。在这场变革中，像Corteva Agriscience这样的公司正在积极拥抱人工智能（AI），加速整个研发（R&D）流程的创新。这一切并非偶然，而是精心策划的战略部署，如同一个深藏秘密的“AI playbook”，正在悄然改变农业科学的面貌。
Corteva的“AI playbook”并非一蹴而就。它是一场涉及多个层面的深度变革，而核心在于将人工智能嵌入其研发流程的每一个环节。 这不仅仅是自动化现有任务，更是一种根本性的转变，关于科学发现本身。
- 基因优化与种子革命： 传统农业研究依赖于繁琐的实验和细致的分析。而现在，人工智能被用来分析庞大的基因和蛋白质信息数据集，从而显著加速有前景的研究方向的识别。Corteva正在利用人工智能进行种子开发的基因优化，旨在创造产量更高、更具抗逆性、营养价值更高的作物。这项工作需要精密的算法，处理海量数据，从根本上改变了育种的传统方式。人工智能在基因层面进行优化，开启了一场“种子革命”，为粮食安全奠定了坚实基础。
- 分子发现与作物保护的未来：与此同时，人工智能也被应用于作物保护领域的分子发现，促进了对新型化合物的识别，这些化合物既有效又对环境负责。这涉及到复杂化学结构的分析和模拟，以寻找能够对抗病虫害的创新解决方案。人工智能能够快速筛选数百万种化合物，预测其效果和潜在风险，极大地加速了新农药的研发进程。这种双管齐下的方法，同时针对基础遗传物质和保护剂，表明了对人工智能驱动创新的整体承诺。
- 深度合作与外部力量的助力：Corteva的成功离不开与德勤（Deloitte）的合作，德勤在推动生物和化学领域的AI实施方面发挥了关键作用。这种合作表明，成功的AI整合不仅需要内部专业知识，还需要能够提供专业知识和资源的外部合作伙伴。深入分析基因和蛋白质数据的重点尤其值得关注。这些生物系统的复杂性需要人工智能的计算能力和分析能力来揭示有意义的模式并预测结果。这与传统方法有所不同，传统方法通常依赖于更有限的数据集和不太复杂的分析技术。
人工智能的整合不仅仅是为了改进现有流程。更广泛地说，它推动了科学研究朝更数据驱动的方向转变。人工智能的深度学习和生成模型能力使研究人员能够探索以前无法想象的可能性。尤其是在气候快速变化和植物病虫害日益普遍的背景下，这一点至关重要。对更快、更安全、更可持续的解决方案的需求需要一种积极主动和创新的方法，而人工智能被证明是应对这些挑战的宝贵资产。
Corteva Agriscience对人工智能的采用代表了农业研发领域向前迈出的重要一步。通过战略性地将人工智能融入其运营的各个阶段——从基因优化到分子发现——该公司正在定位自己，以可持续和创新的方式满足全球对粮食日益增长的需求。与德勤的合作、对复杂生物数据分析的关注以及对增强人类专业知识的承诺，都为“AI playbook”的成功奠定了基础，正在改变农业领域的科学发现和优化。这种方法不仅有望加速新型改良作物和作物保护解决方案的开发，而且还为其他希望利用人工智能的力量来应对关键全球挑战的公司树立了榜样。
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