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Neuer Scanner sagt THC-Gehalt Wochen vor der Ernte voraus

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Wissenschaftler der Universität Adelaide (Australien) haben in Zusammenarbeit mit dem deutschen Technologieunternehmen Compolytics eine zerstörungsfreie Scantechnik entwickelt, die das Cannabinoidprofil einer Pflanze mehrere Wochen vor der Ernte vorhersagen kann.

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Ein prädiktives Werkzeug für Cannabinoidprofile

Bei der als Fächerblatt-Hyperspektralreflexion (FLHR) bekannten Methode werden intakte Blätter gescannt, um ihre Lichtreflexionsmuster über Hunderte von Wellenlängenbändern hinweg zu erfassen. Diese „spektralen Signaturen“ werden dann mithilfe von Modellen des maschinellen Lernens interpretiert, um die endgültigen Konzentrationen von Cannabinoiden in reifen Blüten zu schätzen.

Dieses Diagramm zeigt, wie die von den Forschern entwickelte FLHR-Methode die Anbauprozesse von Cannabis erleichtern kann.

Dieses Diagramm zeigt, wie die von den Forschern entwickelte FLHR-Methode die Anbauprozesse von Cannabis erleichtern kann.

Herkömmliche Methoden zum Testen von Cannabinoiden, wie die Flüssig- oder Gaschromatographie, erfordern die Vernichtung von Proben, chemische Reagenzien, teure Geräte und Speziallabors. Im Gegensatz dazu liefert das FLHR sofortige Ablesungen direkt im Kulturraum oder auf dem Feld.

„Diese Messtechnik wurde mit maschinellen Lernmodellen überlagert, die auf FLHR-Spektren trainiert wurden, und erreichte eine hohe Vorhersagegenauigkeit, die frühere Ansätze übertraf“, erklärt Dr. Aaron Phillips von der Universität Adelaide, der die Studie leitete, die in Industrial Crops & Products veröffentlicht wurde. Die Technik basiert auf einem tragbaren Hyperspektralgerät, das schnelle Bewertungen vor Ort ermöglicht, ohne die Pflanzen abzuschneiden oder Proben an ein Labor zu schicken.

„Die Fähigkeit, Cannabinoidprofile mehrere Wochen vor der Ernte vorherzusagen, hat wichtige Auswirkungen auf die Cannabisproduktion, da sie es den Anbauern und Züchtern ermöglicht, die Produktqualität zu verbessern, die Kosten zu senken und die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten“, sagte Dr. Phillips.

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Die Züchter können damit Pflanzen identifizieren, die die gesetzlichen THC-Grenzwerte überschreiten könnten, wodurch die kostspielige Vernichtung von Kulturen vermieden wird, und Pflanzen mit hohem Potenzial den Vorzug geben. Das Tool beschleunigt außerdem die Auswahlzyklen und ermöglicht es den Anbauern, den Zeitpunkt der Ernte auf der Grundlage der erwarteten Potenz zu optimieren, anstatt sich auf Vermutungen oder wiederholte Laboranalysen zu verlassen.

Die Vorteile gehen über die Einhaltung der Vorschriften hinaus. Wie in der Studie zitierte unabhängige Berichte erläutern, hilft die Technologie den Landwirten dabei, Ressourcen nicht für Pflanzen mit geringem Cannabinoidpotenzial bereitzustellen. Außerdem bietet sie Forschern ein leistungsfähiges Mittel zur Klassifizierung von Kultivaren und zur Auswahl optimaler Zuchtpflanzen zu einem früheren Zeitpunkt im Wachstumszyklus, wodurch die Notwendigkeit einer zeitaufwendigen Phänotypisierung verringert wird.

Obwohl die heutige Scanausrüstung sperrig ist, arbeitet Compolytics an einer kompakten Version, die einem Barcode-Scanner aus dem Supermarkt ähnelt und für den täglichen Gebrauch durch die Züchter gedacht ist.

Der von Compolytics erdachte zukünftige Scanner

Der von Compolytics erdachte zukünftige Scanner

Das Forschungsteam will auch die Grenzen der Genauigkeit erweitern, mit der das FLHR die Cannabinoidwerte zu Beginn des Wachstumszyklus vorhersagen kann. Überraschenderweise legen die ersten Ergebnisse nahe, dass Scans zu Beginn der Blütezeit manchmal besser sein können als Messungen, die später durchgeführt werden.

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Für die Zukunft sieht Dr. Phillips Anwendungen in größerem Maßstab: „Wir würden unseren Ansatz auch gerne mit Drohnen testen, die Hanffelder scannen können, um Pflanzen zu finden, die die gesetzlichen THC-Grenzwerte überschreiten.“

Ein solches System könnte die Überwachung der Einhaltung der Vorschriften für große Freilandfarmen automatisieren, was ein nie dagewesenes Maß an landwirtschaftlicher Präzision in der Cannabisindustrie bedeuten würde.

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