Новости/Аналитика

Разработка австралийских биологов, основанная на гиперспектральном сканировании листьев и алгоритмах машинного обучения, открывает новые возможности для точного и раннего прогнозирования содержания каннабиноидов в конопляных растениях. Разработка компактных устройств и интеграция технологии в мониторинг больших площадей (вплоть до применения дронов) делают решение перспективным для масштабного внедрения.

Разработка группы австралийских биологов сканирующего устройства может преобразить культивирование конопли, позволяя точно прогнозировать активность растения за несколько недель до сбора урожая. Это нововведение критически важно для производителей медицинской конопли, а также фермеров, выращивающих технические сорта растения, которые должны соблюдать строгие требования к содержанию тетрагидроканнабинола (ТГК). С помощью этой технологии производители потенциально могут повысить качество продукции, снизить затраты и обеспечить соблюдение нормативных требований, одновременно максимизируя урожайность и сокращая цикл роста.

Незаменимый инструмент для медицинской и технической конопли

Содержание ТГК строго регламентируется не только для использования растения в медицинских целях, но и в случае культивирования промышленных посевов технической конопли. Для производителей крайне важно заранее знать каннабиноидный профиль выращиваемых растений. Это позволяет гарантировать, что их продукция не будет превышать допустимые нормы ТГК, избегая потенциальных проблем, связанных с превышением уровня контролируемого каннабиноида. Более того, такая прогнозируемая способность позволяет селекционерам выбирать и концентрироваться на наиболее перспективных растениях, оптимизируя тем самым использование ресурсов и времени.

Доктор Аарон Филлипс подчеркивает важность подобного рода нововведения. Оно позволяет прогнозировать оптимальное время сбора урожая, тем самым увеличивая его конечный результат. Зная точное время уборки, фермеры могут получить максимальную отдачу от своих культур, экономя время и ресурсы.

Технология сканирования листьев

Разработанный метод основан на сканировании растений с помощью передовой технологии, использующей гиперспектральные измерения листьев конопли (Hyperspectral Measurements of Hemp Leaves, HMHL). Этот процесс измеряет длины волн света, отраженного от листьев, предоставляя информацию об их биохимическом составе без необходимости их разрезания и анализа в лаборатории. Это исключает необходимость использования дорогостоящих и трудоемких методов, таких как высокоэффективная жидкостная хроматография или газовая хромато-масс-спектрометрия.

Используя спектрорадиометр, исследователи могут получать данные в 2151 диапазоне длин волн с небольшого участка листа. Эти данные затем анализируются моделями машинного обучения для определения желаемой концентрации каннабиноидов. Такой подход позволяет надежно прогнозировать конечное содержание каннабиноидов в зрелых растениях.

Проверка и надежность прогностической модели

Чтобы гарантировать надёжность прогностической модели, исследователи использовали метод проверки «исключение одного». Это означает, что модель обучалась на данных практически всех растений, участвовавших в эксперименте, а затем тестировалась на растении, с которым она ранее не сталкивалась. Эта процедура повторялась для каждого из 70 растений, участвовавших в исследовании, что позволило оценить эффективность модели в реалистичных условиях.

Данный метод гарантирует, что модель может точно предсказывать содержание каннабиноидов даже при различных условиях. Применив этот метод, исследователи смогли продемонстрировать, что их подход не только инновационный, но и надёжный, а также адаптируемый к различным типам культур и условиям выращивания.

На пути к практическому и широкомасштабному применению

В настоящее время исследователи работают над расширением этой технологии, чтобы охватить больше генотипов и проверить, на какой ранней стадии цикла роста она может точно предсказать содержание каннабиноидов при сборе урожая. В сотрудничестве с немецкими специалистами разрабатывается компактное устройство размером примерно со сканер штрихкодов в супермаркете для использования системы HMHL. В будущем планируется использование дронов для сканирования промышленных полей технической конопли, выявляя растения с превышением допустимых норм содержания ТГК.

Комментарий специалистов Ассоциации “Украинская техническая конопля”

Разработка австралийских биологов, основанная на гиперспектральном сканировании листьев и алгоритмах машинного обучения, открывает новые возможности для точного и раннего прогнозирования содержания каннабиноидов в конопляных растениях. Технология позволяет надежно определять будущий уровень ТГК ещё за несколько недель до созревания, что критически важно, как для производителей медицинской конопли, так и для сельскохозяйственных производителей технических сортов. Инновация способна существенно снизить затраты на лабораторные анализы, повысить качество продукции, оптимизировать селекционные процессы и увеличить урожайность за счет правильного выбора времени сбора урожая. Разработка компактных устройств и интеграция технологии в мониторинг больших площадей (вплоть до применения дронов) делают решение перспективным для масштабного внедрения. В конечном счёте, такие системы открывают путь к более эффективному, безопасному и экономически устойчивому коноплеводству, обеспечивая производителям высокую предсказуемость каннабиноидного профиля и снижение рисков несоответствия нормативам действующего законодательства.

< Предыдущая статья     Следующая статья >