Da 10-15 anni a pochi mesi: la promessa dell’accelerazione

Lo sviluppo di un nuovo agrofarmaco è da sempre un processo lungo, costoso e ad alto rischio, ma l'introduzione dell'intelligenza artificiale promette di riscriverne le tempistiche. Secondo quanto dichiarato da Martin Clough, Head of CP R&D Digital, Collaborations and Sustainability di Syngenta Crop Protection, durante un webinar ripreso da agnavigator.com nel luglio 2026, l'AI ha il potenziale per trasformare radicalmente la ricerca agricola. Tradizionalmente, il percorso che porta un nuovo principio attivo dall'invenzione alla commercializzazione richiede dai 10 ai 15 anni. Grazie all'integrazione di modellazione predittiva e progettazione generativa, questo intervallo potrebbe essere compresso fino a pochi mesi. Questa accelerazione non è solo un vantaggio competitivo, ma una necessità dettata dall'urgenza di contrastare la resistenza ai parassiti, l'emergere di nuove malattie delle piante e gli impatti sempre più severi dei cambiamenti climatici. Martin Clough, responsabile digitale della ricerca in Syngenta Crop Protection, ha dichiarato durante un webinar del luglio 2026 che l’intelligenza artificiale consentirà di portare nuovi agrofarmaci dall’invenzione alla commercializzazione in pochi mesi, rispetto ai 10-15 anni richiesti dal processo tradizionale.

Il cubo di Rubik dell’ottimizzazione: modelli predittivi e progettazione generativa

Il passaggio fondamentale introdotto dall'AI riguarda il superamento della ricerca sequenziale a favore di un approccio simultaneo. Per spiegare questo concetto, Clough ha utilizzato l'analogia del cubo di Rubik: in passato, i chimici ottimizzavano una "faccia" alla volta, intervenendo prima sull'efficacia, poi sulla sicurezza, sul costo di produzione e via dicendo. Oggi, i modelli generativi sono in grado di risolvere tutte e sei le facce del cubo contemporaneamente. Secondo quanto riferito da Martin Clough in occasione del webinar, Syngenta impiegherebbe circa 50 modelli predittivi per ottimizzare fino a 15 parametri simultaneamente durante la progettazione di nuove molecole per la protezione delle colture, bilanciando efficacia biologica, sicurezza ambientale e umana, sostenibilità e facilità di formulazione. In termini pratici, il design generativo permette agli algoritmi di simulare in ambiente digitale (in silico) milioni di strutture molecolari, prevedendone il comportamento e scartando quelle inefficaci o tossiche prima ancora di sintetizzarle in laboratorio. Ciò che un tempo richiedeva anni di tentativi ed errori in provetta e in serra, viene oggi virtualizzato e consolidato, riducendo le fasi di sviluppo da anni a pochi mesi.

Mezzo milione di field trial e il feedback diretto dai campi

L'efficacia di questi modelli predittivi dipende direttamente dalla qualità e dalla quantità dei dati utilizzati per addestrarli. Storicamente, il flusso di informazioni tra chi lavora nei campi e i ricercatori era frammentato e rallentato da numerosi strati intermedi. Oggi, la digitalizzazione dell'agricoltura, attraverso sensori, droni, immagini satellitari e piattaforme dedicate, consente un feedback continuo, oggettivo e immediato. Martin Clough ha sottolineato come Syngenta possa accedere ai dati storici di circa mezzo milione di prove sul campo condotte a partire dagli anni Settanta, precisando che i dataset futuri, generati da sensori e piattaforme digitali, offriranno un livello di precisione e oggettività superiore, fondamentale per addestrare i sistemi di intelligenza artificiale. Questa mole di dati permette non solo di validare le previsioni degli algoritmi, ma anche di anticipare le esigenze agronomiche del prossimo decennio, progettando soluzioni di difesa fitosanitaria sempre più mirate e calibrate sulle reali condizioni pedoclimatiche e patologiche.

Domande frequenti

Quanto tempo può far risparmiare l’AI nello sviluppo di un agrofarmaco?

Secondo le proiezioni condivise da Syngenta, l'intelligenza artificiale può comprimere il ciclo di sviluppo di un nuovo agrofarmaco da 10-15 anni a pochi mesi. Questo risultato si ottiene eliminando i colli di bottiglia della ricerca sequenziale: gli algoritmi predittivi valutano milioni di combinazioni molecolari in ambiente digitale, riducendo drasticamente il numero di sintesi chimiche e test fisici necessari in laboratorio.

Come funziona concretamente la progettazione AI di una nuova molecola?

La progettazione generativa utilizza algoritmi che creano e testano virtualmente nuove strutture molecolari. Invece di modificare un singolo parametro per volta, l'AI ottimizza contemporaneamente tutte le caratteristiche richieste, come un cubo di Rubik che viene risolto su tutti i fronti in un solo passaggio. Efficacia, sicurezza, costo e sostenibilità vengono quindi bilanciati in fase computazionale prima di procedere alla sintesi fisica.

I nuovi prodotti tengono conto delle reali esigenze dei farmers?

Sì. L'obiettivo dell'approccio data-driven è proprio allineare l'innovazione alle sfide pratiche del campo. Integrando i feedback diretti provenienti da strumenti digitali e agronomici con un database storico di centinaia di migliaia di prove sul campo, i ricercatori possono addestrare i modelli per sviluppare prodotti che rispondano in modo mirato e tempestivo alle reali problematiche riscontrate dagli agricoltori.

L’intelligenza artificiale sostituirà ricercatori e agricoltori?

No. L'intelligenza artificiale è concepita come un avanzato strumento di supporto alle decisioni. Il suo ruolo è potenziare le capacità umane, fornendo a scienziati e agronomi Insight complessi e simulazioni rapide, ma non può rimpiazzare il pensiero critico, l'esperienza sul campo e la capacità di adattamento che ricercatori e agricoltori mettono in gioco per risolvere le sfide reali dell'agricoltura.