Pomůže nám umělá inteligence s pěstováním a šlechtěním?

Ať se nám to líbí, nebo ne, umělá inteligence (AI, z anglického artificial intelligence) se rychle dostává do všech možných oblastí lidského konání. Spousta z nás už ji používá, aniž bychom si to uvědomovali. AI se můžete obávat, odmítat ji, nebo ji naopak přijmout a naučit využívat ve svůj prospěch. Patřím spíš k té druhé skupině, a proto se zamýšlím nad tím, jak může AI pomoci pěstitelům a šlechtitelům konopí.

Moje budoucnost jako tvůrce obsahu obecně je kvůli nástupu AI poměrně nejistá, nicméně bude asi ještě nějakou dobu trvat, než počítač dokáže vymýšlet témata a stavět obsah na základě praktických zkušeností. Samotní pěstitelé navíc o práci jen tak nepřijdou, protože fyzickou část pěstebního procesu za ně ještě dlouho nikdo neudělá. 

Obrovskou výhodou AI je, že se v průběhu pěstování bude učit, jak optimální podmínky udržet co nejlépe.

To možná není dobrá zpráva pro línější domácí pěstitele, ale myslím, že za několik desítek let se plně autonomního pěstování dočkáme také. Pojďme se ale podívat na to, jak se nyní a v blízké budoucnosti dá při pěstování konopí využít AI.

Automatizace

Pěstování jakýchkoli rostlin, konopí nevyjímaje, zahrnuje celou řadu úkonů, které se neustále opakují a vysloveně nabízejí pole působnosti umělé inteligenci. To se týká zejména velkých pěstíren, ale automatizovat lze i u domácích pěstitelů. 

Když si dnes chcete automatizovat například hnojení nebo zavlažování, musíte si sami nastavit a synchronizovat čerpadla, automatické dávkovače, časové spínače, osvětlení, ohřev nebo chlazení vody a tak dále. V blízké budoucnosti to za vás bude dělat právě AI. Na vás bude pouze zakoupit potřebné vybavení a zadat AI, jaké chcete udržovat pěstební podmínky. Pokud už pěstební vybavení máte, budete možná potřebovat jen pár vylepšení a ten správný software.

Umělá inteligence umí zvýšit efektivitu využití elektrické energie, vody a dalších vstupů.

Obrovskou výhodou AI je, že se v průběhu pěstování bude učit, jak optimální podmínky udržet co nejlépe. Když například zjistí, že některá složka vašich hnojiv rychle snižuje pH živného roztoku, začne společně s tou konkrétní složkou přidávat do roztoku i přípravek na úpravu pH, aby byla tato hodnota stále skutečně konstantní. Pokročilejší systém AI dokonce bude moci doporučit změnu receptury dané složky hnojiva, aby k nežádoucímu vlivu na pH vůbec nedocházelo.

Pomoc s klimatem

Výraznou pomoc můžete očekávat u udržování potřebných klimatických podmínek. Tahle část bude pro domácí pěstitele obrovskou pomocí. Představte si, že nejste doma a ve vaší malé domácí pěstírně se porouchá klimatizace a teplota začne stoupat nad nastavenou mez. Běžný systém vám tak maximálně může poslat zprávu, že se něco pokazilo. Systém s AI ale dokáže operativně snížit intenzitu osvětlení nebo spustit nějaký záložní ventilátor, pokud je nainstalovaný.

Může také zjistit, že pěstební médium v důsledku vyšší teploty rychleji vyschnulo a je třeba zalít rostliny nad plánovaný zavlažovací rozvrh. Bude zkrátka reagovat tak, jak byste reagovali vy, a možná často i lépe. Rozbitou klimatizaci ale sama nevymění. Zatím.

Když spojíte AI s robotikou, dokáže pěstitelům ušetřit další stále se opakující práci. Jednou z nich je neustálý monitoring porostu. Dobře naučená umělá inteligence dokáže včas rozpoznat problémy s výživou, začínající příznak nějaké choroby či napadení škůdci, případně nevhodné pěstební podmínky v kterékoli části pěstební plochy. Systémy kombinující robotiku a AI už existují. Vzhledem k ceně jsou zatím určeny především velkým producentům. Je ale jen otázkou času, kdy budou dostupné i domácím growerům.

Sci-fi, nebo realita?

Představte si znovu vaši domácí pěstírnu, tentokrát s kamerou, která dokáže měřit teplotu, vlhkost, hladinu CO₂ a rozeznat zdravotní stav rostlin. Každá rostlina má senzor teploty, vlhkosti, EC a pH pěstebního média. 

Data vyhodnocuje minipočítač s AI a na jejich základě řídí klimatické podmínky, intenzitu osvětlení, výživu i zavlažování. Mezi rostlinami pracuje sofistikovaná robotická ruka, která dokáže rostliny ve správnou chvíli a na správném místě zastřihnout nebo odstranit staré listy. 

Když bude mít AI k dispozici chemické analýzy a analýzy DNA všech dostupných odrůd konopí, může šlechtitelům výrazně usnadnit práci.

Zní to jako velké sci-fi? Robotické paže s nůžkami, které byly schopné ostříhat rostlinu po sklizni jsem už viděl. Práce jim sice trvala poměrně dlouho, ale to se může v blízké budoucnosti změnit právě díky AI.

Šlechtění konopí

Při šlechtění konopí je mimořádně důležitá volba odrůd, které křížíte. Šlechtitelé často potřebují hodně času jen na to, aby zjistili, které geny jsou u jednotlivých odrůd dominantní. Když bude mít AI k dispozici chemické analýzy, případně analýzy DNA všech dostupných odrůd konopí, může šlechtitelům výrazně usnadnit práci. Zadají si požadavky na parametry nové odrůdy a AI dokáže velmi rychle vybrat kmeny vhodné ke křížení. 

Zadal jsem aktuální verzi GPT-4 úkol. Vybrat vhodné odrůdy ke křížení, abych docílil vyrovnaného podílu CBD a THC. Oba hlavní kanabinoidy by měly mít minimálně desetiprocentní zastoupení a rostliny by měly být vysoké zhruba sto centimetrů. Není to zrovna jednoduchý úkol. AI mi to v odpovědi potvrdila a napsala, že docílit takového obsahu u obou kanabinoidů najednou není jednoduché, protože oba vycházejí ze stejného prekursoru, konkrétně kyseliny kanabigerolové (CBGA). Tato kyselina je nicméně prekurzorem pro všechny hlavní kanabinoidy konopí. 

Jako vhodné kandidáty pro křížení mi doporučila odrůdy ACDC a Harlequin vzhledem k jejich vysokému obsahu CBD, dále odrůdy Cannatonic a Pennywise kvůli vyrovnanému podílu obou zmíněných kanabinoidů a jako poslední odrůdu CBD Critical Mass kvůli poměrně vysokému podílu obou kanabinoidů. Jako začátek to není špatné. 

Úspěch takového křížení není jistý, šlechtění je mimořádně složitá disciplína. Nicméně i zmíněné doporučení může pomoci zkrátit čas potřebný na šlechtění o značnou dobu. Je to rozhodně rychlejší, než kdybyste si informace o odrůdách hledali sami.

Předpoklad sklizně a obsahu účinných látek

Před pár lety jsme v jednom výzkumném projektu testovali zařízení pro optickou analýzu obsahu kanabinoidů a terpenů na rostoucích rostlinách. Zařízení mělo sloužit k optimálnímu načasování sklizně a také pro co nejpřesnější předpověď obsahu sledovaných látek. Když se tento typ analýzy spojí s AI, získáte perfektní přehled o tom, v jaké fázi zralosti jsou vaše rostliny a poměrně přesný předpokládaný termín sklizně i její výtěžnost. 

Odhad celkové hmotnosti úrody je přitom těžký i při pěstování v malé domácí pěstírně. Ve velkých provozech mohou být absolutní rozdíly mezi odhadem a realitou dost zásadní.

AI za sebou ještě nemá dostatečně dlouhou dobu testování a nikdo vlastně neví, co všechno od ní může očekávat.

Pokud AI dokáže na základě dat ze senzorů a kamer odhadnout úrodu přesněji, výrazně tím pomůže producentům v plánování dalších pěstebních cyklů. Sama AI navíc může optimalizovat pěstební procesy za účelem zlepšení parametrů úrody. 

Precizní a neustálá kontrola porostu, pěstebních procesů, zdravotního stavu rostlin společně s analýzou a vyhodnocováním předchozích sklizní bude mít zcela určitě pozitivní vliv na efektivitu pěstování a kvalitu úrody. Musíme si ale ještě nějakou dobu počkat. Sami víte, že i ten nejlepší počítač či software si někdy postaví hlavu a přestane fungovat. AI za sebou ještě nemá dostatečně dlouhou dobu testování a nikdo vlastně neví, co všechno od ní může očekávat. Doufejme ale, že přínosy zastíní možná negativa.

Co říká AI?

Jelikož je tento článek věnován umělé inteligenci, musel jsem se zeptat i jí, s čím si myslí, že může pěstitelům konopí pomoci. Z velké části vyjmenovala oblasti, o kterých  jste se dočetli v dosavadních pasážích článků. Zmínila navíc, že umí zvýšit efektivitu využití elektrické energie, vody a dalších vstupů. Se správným vybavením dokáže snižovat a zvyšovat intenzitu osvětlení v závislosti na aktuálních potřebách rostlin a fázi pěstebního cyklu.

Může zaznamenávat spotřebu a navrhovat, kde se dá ušetřit a jak. Dokáže toho mnoho, ale sama dodává, že implementace celého systému vyžaduje značné investice do technologie a infrastruktury pěstírny. Měli bychom podle ní zvážit, jestli se takové investice vyplatí vzhledem k předpokládané úspoře za ušetřené energie. 

Skutečně praktické využití AI pro domácí pěstitele

Doba, kdy přijdete domů a zeptáte se svojí domácí AI, jestli už zalila kytky a kdy asi tak budete sklízet, je ještě daleko. Je větší pravděpodobnost, že se AI rychleji dostane do vaší lednice a bude vám říkat, že klobása k večeři pro vás není daný den vhodná, a že byste si raději měli dát veganský hamburger v mrkvové housce. Už dnes ale existují aplikace, které dokážou vyhodnotit zdravotní stav vašich rostlin, případně odhalit, co jim chybí, nebo čeho mají naopak moc.

Moduly AI, které jsou aktuálně dostupné veřejnosti mají jistá omezení, a přesto výrazně mění možnosti využívání moderních technologií. Nové generace AI budou bezesporu ještě chytřejší. Dokážou pracovat rychleji a přesněji, a navíc budou moci využívat již dostupné aplikace, které se rychle naučí ovládat, stejně jako to dnes dokážeme my. Možná se pak už jen budeme dívat, jak domácí robot plní květináče hlínou a domácí AI modul sám objedná a vypěstuje odrůdu, která z nás udělá spokojené bytosti.

Upozornění: Pěstovat semena konopných odrůd, které obsahují více než 1 procento THC a nejsou současně zapsány ve Společném katalogu odrůd zemědělských rostlin EU, a tyto rostliny dále sklízet a zpracovávat lze dle platné legislativy (zákon č. 167/1998 Sb. a zákon č. 40/2009 Sb.) jen na základě zvláštního oprávnění. Porušením této právní úpravy se můžete dopustit trestného činu. Vyčkejte do doby, než bude v ČR legální samopěstování konopí! Tento zákon schválil v první polovině roku Parlament a 16. 7. ho podepsal prezident. Znamená to, že od 1. 1. 2026 bude legální pěstovat 3 rostliny na osobu (věk 21+) a přechovávat až 100 gramů sušiny.

Josef Krejčík

Legenda české konopné scény a expert na pěstování známý jako Mr. José. Knihy a články o growingu publikuje již od roku 2010. Dlouhodobě spolupracuje se soukromými i státními institucemi na výzkumných a komerčních pěstebních projektech. Jeho publikace si dosud koupilo přes 60 000 čtenářů.