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Le développement d’un dispositif de balayage par une équipe de biologistes en Australie pourrait transformer la culture du cannabis en prédisant avec précision la puissance des plantes des semaines avant leur récolte. Cette innovation est cruciale pour les producteurs de cannabis médical et les agriculteurs de chanvre industriel, qui doivent respecter des réglementations strictes concernant le taux de Tétrahydrocannabinol (THC) contenu dans leurs cultures. Avec cette technologie, les producteurs peuvent potentiellement améliorer la qualité de leurs produits, réduire les coûts et garantir la conformité réglementaire, tout en maximisant le rendement et en minimisant la durée du cycle de croissance.
Un outil indispensable pour le cannabis médical et industriel
Le THC, principal composé psychoactif du cannabis, est strictement régulé, non seulement dans le cannabis à usage récréatif ou médical, mais aussi dans le chanvre industriel. Pour les producteurs, connaître à l’avance le profil cannabinoïde de leurs cultures est essentiel. Cela leur permet de s’assurer que leurs produits ne dépassent pas les limites légales de THC, évitant ainsi des sanctions potentielles. En outre, cette capacité de prédiction permet aux agriculteurs de sélectionner et de se concentrer sur les plantes les plus prometteuses, optimisant ainsi l’utilisation des ressources et du temps.
Dr. Aaron Phillips de l’Université d’Adélaïde a souligné l’importance de cette innovation. Elle offre la possibilité d’anticiper le moment optimal pour la récolte, maximisant ainsi le rendement final. En sachant exactement quand récolter, les producteurs peuvent tirer le meilleur parti de leurs cultures, économisant temps et ressources.
Technologie de balayage des feuilles : une méthode révolutionnaire
La méthode développée repose sur le balayage des feuilles avec une technologie avancée qui utilise la réflectance hyperspectrale des feuilles de ventilateur (FLHR). Ce processus permet de mesurer les longueurs d’onde de la lumière qui rebondissent sur les feuilles, fournissant des informations sur leur composition biochimique sans avoir besoin de les couper et de les analyser en laboratoire. Ce procédé élimine ainsi les méthodes coûteuses et laborieuses telles que la chromatographie liquide à haute performance (HPLC) ou la chromatographie en phase gazeuse couplée à la spectrométrie de masse (GC-MS).
Grâce à l’utilisation d’un spectroradiomètre, les chercheurs peuvent capturer des données sur 2 151 bandes de longueurs d’onde à partir d’une petite zone sur une feuille. Ces données sont ensuite analysées par des modèles d’apprentissage automatique pour identifier les concentrations souhaitées de cannabinoïdes. Cette approche permet de prédire de manière fiable le contenu final en cannabinoïdes des plantes matures.
Validation et fiabilité du modèle prédictif
Pour garantir la fiabilité du modèle prédictif, les chercheurs ont utilisé une méthode de validation « leave-one-out ». Cela signifie que le modèle a été entraîné sur les données de presque toutes les plantes de l’expérience, puis testé sur une plante qu’il n’avait jamais vue auparavant. Cette procédure a été répétée pour chacune des 70 plantes de l’étude, permettant ainsi d’évaluer les performances du modèle dans des conditions réalistes.
Cette méthode assure que le modèle peut prédire avec précision le contenu en cannabinoïdes, même dans des scénarios variés. En appliquant cette technique, les chercheurs ont pu démontrer que leur approche est non seulement innovante, mais aussi robuste et adaptable à différents types de cultures et de conditions de croissance.
Vers une application pratique et à grande échelle
Les chercheurs travaillent actuellement à l’élargissement de cette technologie pour inclure plus de génotypes et pour tester à quel stade précoce du cycle de croissance elle peut prédire précisément le contenu en cannabinoïdes à la récolte. En collaboration avec la société allemande Compolytics, ils développent un appareil compact, de la taille d’un scanner de codes-barres de supermarché, pour leur système FLHR. À l’avenir, ils envisagent d’utiliser des drones pour scanner des champs entiers de chanvre, identifiant ainsi les plantes qui dépassent les seuils légaux de THC.
Cette avancée pourrait transformer la surveillance des cultures de cannabis, facilitant le respect des réglementations et optimisant la production. L’adoption de cette technologie à grande échelle pourrait-elle ouvrir de nouvelles perspectives pour l’industrie du cannabis, tant sur le plan de la conformité que de l’innovation ?
