Nowe badanie sugeruje, że hodowcy marihuany mogą być w stanie zaprojektować nowe odmiany i przyspieszyć cykle wzrostu, wykorzystując sztuczną inteligencję (AI).
Naukowcy odkryli, że wprowadzając markery genetyczne, pomiary wzrostu, dane środowiskowe i testy chemiczne do modeli sztucznej inteligencji, hodowcy mogliby symulować tysiące potencjalnych krzyżówek i stymulować „szybką hodowlę” poprzez uczenie maszynowe przed zasadzeniem nasion.
Autorzy twierdzą, że takie podejście może skrócić tradycyjne cykle hodowlane, które obecnie trwają od sześciu do ośmiu lat, do ułamka tego czasu, jednocześnie poprawiając spójność – odwieczne wyzwanie, z którym zmagają się komercyjni hodowcy konopi.
„Uczenie maszynowe pozwala na iteracyjne symulacje wyników hodowli… przy jednoczesnym zapewnieniu spójności chemicznej” – podsumowują autorzy.
„Hodowla konopi oparta na sztucznej inteligencji stanowi zmianę paradygmatu w rozwoju szczepów, umożliwiając precyzyjną kontrolę nad profilami kannabinoidów i terpenów przy jednoczesnym skróceniu czasu cyklu hodowlanego i zmniejszeniu zapotrzebowania na zasoby”.
W artykule podkreślono również rolę metabolomiki, rozwijającej się dziedziny, która kataloguje szeroką gamę substancji chemicznych wytwarzanych przez żywe organizmy.
„Systemy sztucznej inteligencji korelują te zbiory danych, aby przewidzieć, w jaki sposób określone kombinacje genetyczne wpłyną na skład chemiczny i cechy wzrostu, umożliwiając precyzyjny dobór szczepów rodzicielskich do krzyżowania” – zauważyli.
Techniki takie jak selekcja genomowa, analiza regresji i głębokie uczenie się są już stosowane w głównych uprawach rolnych. W przypadku konopi indyjskich narzędzia te poszukują wzorców łączących warianty genetyczne z cechami chemicznymi, takimi jak proporcja THC lub obecność rzadkich kannabinoidów, takich jak CBG.
Jednym z największych wyzwań w uprawie konopi jest złożona interakcja między genetyką a środowiskiem. Spektrum światła, wilgotność, dostępność składników odżywczych i subtelne zmiany temperatury mogą zmienić chemiczną wydajność rośliny.
Badanie, które nie zostało jeszcze opublikowane w czasopiśmie, ale zostało opublikowane na stronie naukowej ResearchGate, opisuje, w jaki sposób systemy sztucznej inteligencji mogą uwzględniać te zmienne w celu przewidywania wydajności w różnych środowiskach uprawy – narzędzie, które może być szczególnie cenne, gdy branża rozszerza się na różne regiony klimatyczne.
Sieci neuronowe mogą śledzić nieliniowe interakcje między dziesiątkami genów, które wpływają na chemię roślin, a także uwzględniać warunki środowiskowe.
„Te innowacje obiecują przyspieszony rozwój szczepów, lepszą spójność chemiczną i zwiększoną zdolność adaptacji do różnych środowisk uprawy” – zauważyli autorzy, którzy są powiązani z University of Saskatchewan i Renaissance Bioscience.
Korzystając z instrumentów takich jak spektrometry masowe do chromatografii gazowej, naukowcy mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do pomiaru kannabinoidów i terpenów w całym cyklu życia rośliny. W połączeniu z narzędziami do obrazowania, które oceniają cechy, takie jak gęstość włosków lub reakcje na stres, te punkty danych dają modelom AI surowiec do tworzenia coraz dokładniejszych prognoz.
„Ta zdolność pozwala hodowcom projektować szczepy nie tylko pod kątem profili chemicznych, ale także odporności i zdolności adaptacyjnych w różnych środowiskach wzrostu” – napisali naukowcy.
Podkreślając znaczenie powtarzalności, zauważyli, że „globalny przemysł konopi indyjskich wymaga wysokiej jakości, powtarzalnych szczepów, tworząc zapotrzebowanie na precyzyjne technologie hodowlane, które skracają czas wprowadzania na rynek, jednocześnie maksymalizując wydajność i siłę działania”.
Autorzy ostrzegają, że pomimo wszystkich swoich zalet, hodowla konopi oparta na sztucznej inteligencji stoi przed wyzwaniami, w tym ograniczeniami jakości danych, które wpływają na dokładność prognoz genotypowych i fenotypowych. Zwracają również uwagę na komplikacje związane ze złożonymi cechami poligenicznymi, względami etycznymi i barierami regulacyjnymi, zauważając, że „ograniczenia prawne dotyczące badań nad konopiami indyjskimi mogą ograniczać dostęp do danych”.
Najnowsze badania nad genetyką konopi indyjskich sugerują, że zachęty na legalnym rynku marihuany – takie jak chęć szybszego dojrzewania roślin i produkcji większej ilości kannabinoidów do ekstrakcji – mogą prowadzić do spadku bioróżnorodności rośliny na całym świecie, co skłoniło badacza z California State Polytechnic University Humboldt do opisania problemu jako „wąskiego gardła”. Konopie indyjskie genetyka”.
W 2022 r. Kalifornijski Departament Kontroli Konopi indyjskich sfinansował badanie o wartości 20 milionów dolarów, aby, jak napisali urzędnicy, „zidentyfikować i zachować historię, wartość i różnorodność kalifornijskich odmian konopi indyjskich oraz bogate doświadczenie społeczności zajmującej się ich uprawą, a także umożliwić, wzmocnić i ukierunkować zrozumienie i zastosowanie genetyki konopi indyjskich w szerszym zakresie badań i rozwoju polityki publicznej opartej na nauce”.
Zainteresowanie genetyką konopi nie ogranicza się do rządów stanowych. W 2018 r. potężna komisja Senatu USA nakazała władzom rolnym rozpoczęcie gromadzenia krajowych zapasów genetyki konopi indyjskich, przeznaczając na ten cel pół miliona dolarów.