Ethnobotanik 2.0 verbindet KI mit tradiertem Pflanzenwissen und zeigt, wie Algorithmen medizinisch wirksame Naturstoffe in überlieferten Heiltraditionen systematisch validieren

Ethnobotanik 2.0 verbindet traditionelles Heilpflanzenwissen mit algorithmischer Auswertung, um medizinisch relevante Naturstoffe gezielter zu identifizieren. Im Zentrum steht die Frage, wie über Generationen überliefertes Wissen durch datenbasierte Methoden überprüft, ergänzt und für die moderne Wirkstoffforschung nutzbar gemacht werden kann. Algorithmen können große Mengen ethnobotanischer, chemischer und pharmakologischer Daten zusammenführen und Muster sichtbar machen, die in klassischen Forschungsansätzen leicht übersehen werden. Dadurch lassen sich Pflanzen, Anwendungen und Wirkmechanismen systematischer priorisieren, statt ausschließlich auf Zufallstreffer oder isolierte Laborhypothesen zu setzen. Traditionelles Wissen gewinnt in diesem Ansatz nicht nur kulturelle, sondern auch wissenschaftliche Relevanz. Die Verbindung aus indigener Praxis, digitaler Analyse und biomedizinischer Forschung wirft zugleich Fragen nach Validität, Übersetzung zwischen Wissenssystemen und dem fairen Umgang mit den Ursprüngen dieses Wissens auf.