Marihuana e Inteligecia Artificial.

La planta Cannabis sativa es conocida desde hace tiempo por sus efectos psicoactivos, pero investigaciones recientes han demostrado que también puede contener compuestos con posibles beneficios medicinales. Con más de 400 sustancias químicas diferentes producidas en el cannabis, puede resultar difícil aislar qué compuestos son responsables de los efectos terapéuticos. Sin embargo, se están desarrollando nuevas tecnologías que podrían revolucionar nuestra forma de pensar sobre la marihuana y sus posibles aplicaciones.

La inteligencia artificial ya (IA) se está utilizando en la industria del cannabis para optimizar los beneficios, mejorar los procesos de cultivo y mejorar la experiencia del usuario. La IA puede ayudar a los cultivadores a automatizar e integrar sus procesos, predecir los rendimientos y reducir los residuos. También puede utilizarse para controlar los productos que se distribuyen en el mercado, lo que ayuda a los consumidores a obtener el producto que esperan y a garantizar el cumplimiento de las normativas. La IA también se está utilizando para identificar las indicaciones particulares para las que se pueden utilizar ciertos cultivos, como predecir la seguridad y la eficacia del uso de la molécula para indicaciones médicas específicas.

Además, la IA esta ayudando a las empresas de cannabis a desarrollar productos digitales de cannabis medicinal que están controlados por un sistema de IA de segunda generación, que mejora los resultados de los pacientes y maximiza los beneficios personalizados de estas terapias. La IA también se puede utilizar para agrupar las cepas de cannabis en categorías distintas según sus propiedades químicas, lo que puede ayudar a los productores y vendedores a optimizar sus productos y a navegar por el volátil entorno ambiental y regulatorio de la industria del cannabis. En general, la IA es una herramienta poderosa que se puede aplicar en todos los aspectos de la industria del cannabis, desde el cultivo hasta las ventas y el marketing, y que puede ayudar a los productores y vendedores a optimizar sus beneficios y mejorar la experiencia del usuario.

En este artículo, vamos a explorar cómo la IA está transformando la industria del cannabis, y cómo un caso particular, el de Ramesh Jagannathan, un científico e inventor indio, ha logrado desarrollar una solución basada en basada en machine learning, nn un estudio publicado en Nature Biotechnology, los investigadores probaron la capacidad de un modelo lingüístico (ProGen de Salesforce) para generar secuencias de aminoácidos -enzimas- que podrían funcionar en escenarios de la vida real. El proyecto contó con la colaboración de varias partes, entre ellas Salesforce Research e investigadores de la Universidad de California-San Francisco y la Universidad de California-Berkeley.

El caso de Ramesh Jagannatha

Ramesh Jagannathan es un científico e inventor indio que ha dedicado su carrera a la investigación y el desarrollo de soluciones basadas en IA para diversos sectores.

Una de estas tecnologías es el aprendizaje automático, que se está utilizando para analizar la compleja composición química de las plantas de cannabis. Ramesh Jagannathan, director de la Asociación Internacional de Cannabis Medicinal de Toronto (Canadá), ha aplicado algoritmos de reconocimiento de patrones a una base de datos de 468 metabolitos del cannabis para ver cuáles son los más parecidos al THC. De ellos, 54 tenían una estructura química muy parecida a la del THC, lo que significa que podrían producir efectos psicoactivos similares.

Aunque el THC es el compuesto psicoactivo más conocido del cannabis, puede haber otros compuestos que también contribuyan a los efectos de la planta. Por ejemplo, el Delta-8-THC es un isómero del THC que supuestamente proporciona a los consumidores más energía y menos intoxicación asociada al THC. Además, recientemente se descubrió en las plantas de cannabis una droga similar llamada THCP que parece ser 30 veces más potente que el THC. Aunque todavía no se ha aislado ni probado en humanos, el THCP podría influir en las experiencias de los consumidores.

El análisis de Jagannathan también podría ampliar nuestra comprensión del funcionamiento de la marihuana en el cerebro. El THC y el CBD actúan principalmente sobre unos receptores del organismo llamados CB1 y CB2, pero históricamente se ha prestado menos atención científica a cómo actúan los cannabinoides sobre otros receptores, como los opioides, que son parcialmente responsables del alivio del dolor. Esto podría ayudar a explicar cómo el cannabis puede ayudar con ciertos tipos de dolor y conducir al desarrollo de nuevos anestésicos.

El aprendizaje automático ya se utiliza para agilizar el descubrimiento de fármacos, pero no es un proceso perfecto. Uno de los problemas es saber interpretar los datos proporcionados por los algoritmos, ya que sólo pueden ofrecer hipótesis o puntos de partida interesantes para estudios posteriores. No obstante, es un momento emocionante para los investigadores que están utilizando el aprendizaje automático para estudiar los beneficios potenciales del cannabis.

En conclusión, el potencial de la planta de cannabis para compuestos medicinales está aún en gran medida sin explotar debido a décadas de prohibición que dificultan y encarecen la investigación. Sin embargo, con nuevas tecnologías como el aprendizaje automático, es posible que podamos desbloquear la verdadera capacidad de esta planta y desarrollar nuevos fármacos para tratar diversas afecciones. Aunque todavía queda mucho trabajo por hacer para comprender plenamente la compleja composición química del cannabis, esta nueva tecnología ofrece posibilidades apasionantes para el futuro de la medicina.

¿Qué es la IA y cómo se aplica al cannabis?

La IA es un campo de la informática que se ocupa de crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático o el razonamiento lógico.

La IA se aplica al cannabis de diversas formas, desde la optimización de los procesos de cultivo hasta la personalización de los productos y la atención al cliente. Algunos ejemplos son:

  • La IA puede ayudar a los cultivadores de cannabis a controlar las variables ambientales que influyen en el crecimiento y la calidad de las plantas, como la temperatura, la humedad, la iluminación o el riego. Mediante sensores, cámaras y algoritmos, la IA puede monitorear el estado de las plantas y enviar alertas o accionar mecanismos automáticos para corregir posibles problemas o anomalías.
  • La IA puede ayudar a los productores de cannabis a analizar los datos sobre las características genéticas y químicas de las plantas, así como sobre los hábitos y preferencias de los consumidores. De esta forma, la IA puede sugerir las mejores combinaciones de cepas y productos para cada tipo de cliente o necesidad, y crear productos personalizados y adaptados a cada perfil.
  • La IA puede ayudar a los clientes de cannabis a encontrar los productos que mejor se adapten a sus necesidades y expectativas, y a brindarles información precisa y actualizada sobre los productos y sus usos. Mediante chatbots o asistentes virtuales, la IA puede interactuar con los clientes mediante texto o voz, responder a sus preguntas, ofrecer recomendaciones o realizar pedidos.

Articulo de Inteligencias.info

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