Croda, GB00BJFFLV09

Croda-Aktie bei 3.255,00 GBp am 28.09.2026, Tagesveränderung plus 0,59 Prozent

Veröffentlicht am: 28.09.2026 um 20:14 Uhr | Redaktionelle Verantwortung: Rafael Müller, Chefredakteur AD HOC NEWS

Die Croda-Aktie schloss am 28.09.2026 in London bei 3.255,00 GBp. Das Unternehmen veröffentlichte ein Whitepaper zur Rolle künstlicher Intelligenz in der Agrarinnovation.

Schwarzweiß-Reportagefoto von Technikern an Chemiereaktoren in Industrieanlage
Croda International Plc (ISIN GB00BJFFLV09) zeigt Ingenieure bei Wartungsarbeiten an Reaktoren in dokumentarischer Schwarzweiß-Fotografie, Illustration mit AI erstellt.

Die Aktie von Croda International Plc hat am 28.09.2026 an der London Stock Exchange bei 3.255,00 GBp geschlossen. Gegenüber dem vorherigen Schlusskurs von 3.236,00 GBp entsprach das einer Tagesveränderung von plus 0,59 Prozent.

Handelstag

Der reguläre Handelsschluss der Croda-Aktie lag damit 19,00 GBp über dem vorherigen Sitzungsschluss. Die Kursangaben beziehen sich auf die Stammaktie von Croda International Plc am Heimatmarkt in London.

Croda veröffentlicht Whitepaper zu künstlicher Intelligenz

Croda hat am 28.09.2026 gemeinsam mit Kunden und Partnern ein Whitepaper zur Rolle künstlicher Intelligenz in der Agrarinnovation veröffentlicht. Die Publikation untersucht, wie KI die Entwicklung produktiverer, widerstandsfähigerer und nachhaltigerer Lösungen für Landwirte beschleunigen kann.

Nach Angaben des Unternehmens bringt das Whitepaper Fachleute aus Landwirtschaft, Life Sciences, Wissenschaft und künstlicher Intelligenz zusammen. Zu den genannten Beitragenden gehören Experten von BASF, Rijk Zwaan, Dotmatics und der University of Amsterdam Business School.

Das Dokument befasst sich unter anderem mit dem Einsatz von KI in Forschung und Entwicklung, der Auswertung historischer Daten und der Entscheidungsfindung. Als konkretes Beispiel nennt Croda die zu Croda International Plc gehörende Saatgutveredelungsgesellschaft Incotec. Dort werden KI und Röntgenaufnahmen eingesetzt, um die Qualität von Tomatensaatgut zu beurteilen. Dabei werden Bilddaten mit historischen Keimdaten kombiniert, um Muster zur Saatgutleistung zu erkennen.

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