Al meer dan 40 jaar zoeken cannabisveredelaars en telers naar manieren om de eigenschappen van een zaadje te identificeren nog voor het ontkiemt. Dankzij de vooruitgang in spectrale beeldvorming wordt deze visie nu werkelijkheid.
INNEXO heeft, in samenwerking met Innoveins Seed Solutions en SeQso, een proof-of-concept studie afgerond en gevalideerd, waardoor het potentieel van AI-gestuurde zaadsortering voor cannabis voor het eerst duidelijk wordt.
Deze geavanceerde technologie, die al is gevalideerd in andere gewassen zoals watermeloen, suikerbiet en tomaat, is nu aangepast om spectrale signaturen van cannabiszaden te identificeren en te correleren met eigenschappen, waaronder geslacht, kiemkracht en bloeikenmerken.
"Toen we bij INNEXO voor het eerst hoorden over het gevalideerde succes van deze technologie in andere gewassen, wilden we bewijzen dat dit niet vertaald kon worden naar cannabis. Omdat we wisten dat als dat wel mogelijk was, de implicaties voor de cannabissector onvoorstelbaar zouden zijn. Nooit ben ik zo blij geweest om teleurgesteld te zijn," aldus Dominique van Gruisen, CEO van INNEXO
Een nieuwe standaard voor kwaliteit
Door middel van geavanceerde spectrale beeldvorming en AI-aangedreven machine learning hebben INNEXO en zijn partners een niet-destructieve methode ontwikkeld om cannabiszaden te analyseren en sorteren op basis van genetische en fenotypische eigenschappen.
Bij het vertalen van deze geavanceerde technologie naar cannabiszaden werd een getraind en gevalideerd model van andere gewassen gebruikt. Zaden werden gescreend door een spectrale camera op een grote datacollector. 600 zaden van 6 verschillende cultivars werden digitaal gelabeld en er werden meer dan 5.000 datapunten verzameld per individueel zaad. De daaropvolgende teelt werd uitgevoerd onder gecontroleerde omstandigheden en een verscheidenheid aan eigenschappen werd nauwgezet geannoteerd. Na statistische modellering van de geannoteerde kenmerken met de spectrale dataset werden de resulterende eigenschappen met sorteerbaarheid geïdentificeerd.
De resultaten van dit proof-of-concept tonen de geldigheid aan voor kiemkracht, geslachtsortering, eliminatie van afwijkende types en selectie op fenotypische eigenschappen.
"Bij Innexo ontwikkelen we sorteeralgoritmen voor onze klanten, zoals veredelaars en zaadbedrijven. Omdat elke cultivar een unieke spectrale signatuur heeft en de technieken die we gebruiken niet-destructief zijn, kunnen we eigen sorteeralgoritmen ontwikkelen voor elke cultivar in de portfolio van onze klanten. Samen met onze toonaangevende partners in de sector kunnen we een oplossing op maat leveren die nauwkeurig, schaalbaar en economisch levensvatbaar is. Wat nog belangrijker is: als sector hoeven we geen tien jaar te wachten om van deze technologie de nieuwe benchmark te maken. We zijn er klaar voor."
Voor meer informatie:
Innexo BV
Administration@innexo.nl
www.innexo.nl