正在兴起的大麻 AI 育种

当前，人工智能涵盖了广泛的行业技术，包括机器学习、神经网络和计算机视觉。这些技术在育种与种植中发挥着至关重要的作用，能够帮助人们做出更明智的决策并实现自动化。

机器学习算法可以预测作物产量和健康状况，神经网络可以处理海量数据以优化生长条件，而计算机视觉可以监测植物发育并检测异常情况。了解这些技术对于把握它们对大麻种植的潜在影响至关重要。

由于大麻产业的快速增长以及其生产过程中严格的监管，让该产业拥有了得天独厚的优势，能够从人工智能中获益。早期阶段将人工智能技术应用于大麻育种和种植的企业正在树立效率和生产力的新标杆。这些创新者利用人工智能来应对复杂的监管环境，优化生长条件，并简化从种子到销售的整个供应链。

据美国一项最新研究表明，大麻育种者已经能够利用人工智能 (AI) 设计出新的菌株并加快其生长周期。

研究人员发现，通过将遗传标记、生长测量、环境数据和化学分析输入人工智能模型，育种者就能够在播种之前，通过机器学习模拟数千种潜在的杂交组合，从而实现“快速育种”。

研究作者认为，这种方法可将目前持续六到八年的传统育种周期缩短到原来的几分之一，同时还能提高一致性——这一直是商业大麻种植者长期以来面临的挑战。

“机器学习可以对育种结果进行迭代模拟……同时确保化学成分的一致性，”作者总结道。“人工智能赋能的大麻育种代表了品种研发模式的转变，让育种者能够精确控制大麻素和萜烯的组成，同时缩短育种周期并减少资源需求。”

该论文还重点介绍了代谢组学的作用，这是一个新兴领域，旨在对生物体产生的各类化学物质进行分类。

论文指出：“人工智能系统可将这些数据集关联起来，预测特定的基因组合将如何影响植物的化学成分和生长特性，从而能够精确选择用于杂交的亲本品系。”

在现代农业中，基因组选择、回归分析和深度学习等技术都已应用于主要农作物。将这些工具应用于大麻，就可以寻找将基因变异与化学性状（例如THC比例或CBG等稀有大麻素的存在）联系起来的模式。

实际上，大麻种植面临的最大挑战之一是遗传因素与环境之间复杂的相互作用。光照光谱、湿度、养分水分供应，以及细微的温度变化都会影响植物的化学成分。

这项研究尚未在学术期刊上发表，但已在科学网站 ResearchGate 上发布。研究描述了人工智能系统如何将这些变量纳入考量，以预测在不同生长环境中的表现——随着该行业扩展到不同的气候区域，这一工具将会变得非常有价值。

来自萨斯喀彻温大学和复兴生物科学公司的作者指出：“神经网络不仅可以追踪影响植物化学成分的数十个基因之间的非线性相互作用，同时还能将环境条件纳入考量。这些创新有望加速品种开发，提高化学成分的一致性，并增强植物对不同生长环境的适应性。”

作者表示，利用气相色谱质谱仪等仪器，研究人员可以运用人工智能技术来测量植物生命周期中大麻素和萜烯的含量。结合评估毛状体密度或胁迫反应等特征的成像工具，这些数据点为人工智能模型提供了原始数据，使其能够做出越来越精确的预测。

研究人员写道：“这项技术使育种者不仅能够设计出化学成分各异的品种，还能设计出在各种生长环境中具备韧性和适应性的品种。这强调了可重复性的重要性，全球大麻产业需要高质量、可重复的品种，这就需要精准育种技术来缩短产品的上市时间，同时最大限度地提高产量和效力。”

但是，作者们也提醒，尽管人工智能技术赋能的大麻育种具有诸多优势，但也存在诸多挑战，包括数据质量限制会影响基因型和表型预测的准确性。同时，复杂的多基因性状、伦理考量和监管障碍都带来了诸多难题，并指出“对大麻研究的法律限制可能会限制数据的获取”。

最近对大麻遗传学的研究表明，合法大麻市场的激励措施——例如希望植物更快成熟并产生更多大麻素以供提取，可能会导致全球大麻植物生物多样性的下降，来自加州州立理工大学洪堡分校的一位研究人员将这个问题描述为“大麻遗传学的瓶颈”。

2022 年，加州大麻管理局曾经资助了一项2000 万美元的研究，该研究旨在“识别和保护加州传统大麻品种的历史、价值和多样性，以及其传统种植社区的丰富经验，并促进、加强和指导对大麻遗传学的理解和应用，以推动更广泛的研究和基于科学的公共政策的制定”。

事实上，对大麻遗传学的兴趣并不局限于州级政府。2018年，美国参议院一个颇具影响力的委员会指示农业部门开始建立国家的大麻基因库，并拨款了50万美元支持该项目。

人工智能对农业的影响远不止于自动化作业——它彻底改变了种植场的运作方式。通过分析天气模式、土壤状况和植物健康状况等数据，人工智能能够帮助农民做出提高作物产量和减少浪费的决策。这种转变对于种植大麻方面尤为重要，因为特定品种的大麻需要严格控制的生长环境。人工智能精准管理这些生长条件的能力有助于确保大麻产品的质量和效力始终如一。