Landwirtschaft
Landwirtschaft mit KI und Gentechnik vorantreiben – Die Zukunft des Anbaus
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Neue Nahrungsmittelpflanzen
Seit Anbeginn der Landwirtschaft hat die Menschheit wilde Unkräuter in domestizierte Nutzpflanzen verwandelt, die einen höheren Nährstoffgehalt, besseren Geschmack, eine leichtere Ernte und größere Samen besitzen.
Allerdings hat die moderne Züchtung von Nahrungspflanzen zu einer Selektion von Merkmalen wie einer stärkeren Reaktion auf Dünger, Pestizide und Bewässerung geführt, was zu fragileren Sorten führt, die von hochintensiven Agrarsystemen abhängig sind.
Klimawandel, Bodenerosion, invasive Arten und Unkraut haben starken Druck auf diese überselektierten Pflanzen ausgeübt.
Dieser Domestikationsprozess war zudem langsam und „blind“, wobei neue Merkmale zufällig entdeckt und über Jahrzehnte, wenn nicht Jahrhunderte, ausgewählt wurden.
Die meisten Nutzpflanzen der Welt stammen aus einer Handvoll „Domestikationsereignisse“ in wenigen Regionen, sodass noch viel Potenzial für weitere Domestikation besteht.
Derzeit konzentrieren sich neue Auswahl- und Züchtungsverfahren von Nutzpflanzen durch Agrarunternehmen darauf, Merkmale wie Wasserstressresistenz oder Schädlings- und Krankheitsresistenz zu modernen Pflanzen hinzuzufügen, mit gemischten Ergebnissen.
Das Hauptproblem besteht darin, dass viele dieser wünschenswerten Merkmale, die in Wildarten identifiziert wurden, multigenisch sind, also von vielen Genen – oft Dutzenden oder sogar Hunderten – erzeugt werden, was die genetische Modifikation kultivierter Pflanzen nahezu unmöglich macht.
Eine weitere aufkommende Option heißt „de‑novo‑Domestikation“. Die Idee ist, anstatt hochproduktive moderne Pflanzen zu nehmen und sie so resistent wie Wildkräuter zu machen, bereits resistente Wildkräuter zu nehmen und sie so produktiv wie moderne Nutzpflanzen zu machen.
Neue Pflanzen und neue Probleme
Neue Nahrungsquellen schaffen
Die in einer kultivierten Pflanzensorte gewünschten Merkmale sind in der Regel weniger komplex und werden oft nur von einem oder wenigen Genen gesteuert. Darüber hinaus sind diese genetischen Eigenschaften meist gut verstanden.
Daher hat der Ansatz der de‑novo‑Domestikation das Potenzial, neue Pflanzentypen zu erzeugen, die gegenüber Umweltveränderungen resistent sind und gleichzeitig ausreichende Erträge und Eigenschaften als Nahrungsmittel aufweisen.
Insbesondere wenn man neue Werkzeuge wie CRISPR berücksichtigt, die sehr spezifische und kontrollierte Gen‑Editierung ermöglichen, einschließlich des Hinzufügens und Entfernens eines Gens oder der Bearbeitung spezifischer Basen eines bestehenden Gens. Da CRISPR inzwischen für Gentherapien beim Menschen zugelassen wird, ist es wahrscheinlich, dass sich in vielen Ländern ein rechtlicher Rahmen für CRISPR‑bearbeitete Pflanzen öffnen wird.
Die technischen Details, wie dies umgesetzt werden könnte, finden sich in wissenschaftlichen Publikationen, zum Beispiel, “Future-Proofing Agriculture: De Novo Domestication for Sustainable and Resilient Crops”.
In den Unkräutern verlieren
Ein Problem, das entsteht, wenn Unkräuter zu Nahrungspflanzen gemacht werden, ist, dass die neuen Pflanzen offensichtlich sehr den Unkräutern ähneln. In dem Artikel „De novo domestication: what about the weeds?“ untersuchten Forscher der Universität Kopenhagen diese Frage.
Darin geben sie zu, dass der traditionelle GMO‑Ansatz zur Unkrautbekämpfung (Herbizidresistenz) nicht nachhaltig ist und zu viel Verschmutzung verursacht.
Stattdessen schlagen sie vor, dass robotergestützte Unkrautbeseitigungs‑Technologie durch Gentechnik verbessert werden könnte, um ein deutlich umweltfreundlicheres Unkrautmanagementsystem zu schaffen.
Wenn fortschrittliche Robotik auf fortschrittliche Genbearbeitung trifft
Roboter jäten Felder
Die de‑novo‑Pflanzen (und möglicherweise auch modifizierte bestehende Sorten) könnten so verändert werden, dass ihre Identifizierung für Unkraut‑Roboter einfach ist.
Dies könnte ein Segen für Agrar‑Roboter sein, ein Thema, das wir in unserem Artikel „Investors Should Take Note: Robotics Is Taking Over Farming“ diskutierten, in dem wir verschiedene Unkraut‑Roboter vorgestellt haben:
- Der Roboter von Ecorobotix kombiniert maschinelles Sehen mit präzisem Sprühen, um das eingesetzte Volumen an Pestiziden und Herbiziden um bis zu 95 % zu reduzieren.
- Naio Technologies hat das Ziel, Herbizide vollständig aus dem Feld zu entfernen, mit einem 5‑tonnen‑großen autonomen Roboter, der das Feld befährt und Unkraut mit kleinen Klingen zerkleinert oder ausreißt. Er nutzt LIDAR, GPS‑Navigation und maschinelles Sehen, um eigenständig zu fahren und Pflanzen von Unkraut zu unterscheiden, ohne Aufsicht.
- Blue River Technology, ein Partner des Agrargeräte‑Giganten John Deere. Es nutzt maschinelles Lernen und maschinelles Sehen, um jede Pflanze im Feld zu identifizieren. So kann der Roboter das Unkraut entfernen, aber auch die Kulturpflanzen, wie zum Beispiel Salat, ausdünnen, wodurch der Gesamtertrag ohne menschliches Eingreifen gesteigert wird.
Intelligente Vision
Der letzte Einsatz von maschinellem Sehen durch Blue River ist ein wachsender Trend unter den landwirtschaftlichen Robotikunternehmen, wobei andere dieselbe Strategie verfolgen, wie Vision Robotics, Ekobot, Carbon Robotics und Aigro.
Insgesamt nutzen sie den Fortschritt in KI, der auch für selbstfahrende Autos, Lieferroboter usw. eingesetzt wird.
Das Problem ist, dass selbst Menschen Schwierigkeiten haben können, manche Unkräuter von Nutzpflanzen zu unterscheiden. Daher kann selbst mit den fortschrittlichsten maschinellen Lern‑ und neuronalen Netzen die einfache visuelle Identifikation das Ziel nicht zuverlässig erkennen.
Dieses Problem wird bei de‑novo‑Domestikations‑Strategien noch gravierender sein, da modifizierte Unkräuter dem ursprünglichen Wildkraut sehr ähnlich sehen, noch stärker als konventionelle Nutzpflanzen.
Theoretisch könnten diese Probleme durch die Entwicklung effizienterer oder leistungsfähigerer Algorithmen gelöst werden. Allerdings weiß bislang niemand, ob das tatsächlich machbar ist. Genetische Modifikationen könnten hier Abhilfe schaffen.
Kennzeichnung von De‑Novo‑Pflanzen
Im Gegensatz zum menschlichen Auge kann maschinelles Sehen leicht ein breites Spektrum des elektromagnetischen Spektrums analysieren, das den sichtbaren Bereich (380–780 nm), das Nah‑Infrarot (780–2500 nm), das Mittel‑Infrarot (2500–25 000 nm) und das Fern‑Infrarot (25 000–300 000 nm) umfasst.
Wenn diese kombiniert werden, spricht man von „hyperspektraler“ Vision. Diese Technologie wird bereits zur Analyse von Pflanzen eingesetzt, wobei hyperspektrale Bilder von Drohnen oder Satelliten genutzt werden, um Probleme wie Wasserstress, Schädlinge und Krankheiten, Bodenqualität usw. zu erkennen.
Quelle: Imechyperspectral
Die neuen Pflanzen und genetisch bearbeiteten Pflanzen könnten so konstruiert werden, dass sie ein anderes hyperspektrales Profil als ihre wilden Verwandten besitzen. Dieser Unterschied könnte dann von den Robotern genutzt werden, um sofort zu entscheiden, welches Unkraut und welches die gewünschte Kulturpflanze ist.
Genetische Ingenieurkunst könnte auch verwendet werden, um die Blattform zu verändern, wodurch die de‑novo‑domestizierten Pflanzen noch leichter zu identifizieren wären.
Quelle: Cell
Der Vorteil dieses Ansatzes ist, dass eine Änderung des hyperspektralen Profils wahrscheinlich keine Auswirkungen auf die ökologische Fitness der Pflanze hat. Es ist also eine Veränderung, die vermutlich nur von den Unkraut‑Robotern auf sinnvolle Weise erkannt werden kann.
Schließlich können Änderungen der hyperspektralen Profile durch Mono‑Gen‑Modifikationen erreicht werden, die bereits routinemäßig in pflanzlichen Biologielabors durchgeführt werden, sodass kein neuer technologischer Fortschritt nötig ist: Die dänischen Forscher listen nicht weniger als 17 bekannte Gen‑Modifikationen auf, die die gewünschten Ergebnisse erzielen.
Der beste Ansatz?
Die Bio‑Engineering‑von Nutzpflanzen ist seit vielen Jahren Gegenstand von Debatten. Die häufigste Anwendung dieser Technologie, das Hinzufügen von Herbizid‑Resistenzmerkmalen, hat die Praxis nicht populärer gemacht, da sie mit einem erhöhten Herbizideinsatz verbunden ist, einschließlich des potenziell krebserregenden Round‑Up.
Gleichzeitig ist praktisch jede kultivierte Pflanze genetisch stark von ihren wilden Vorfahren abgewandelt; der einzige Unterschied besteht darin, dass diese Unterschiede durch zufällige statt gezielte Mutationen erzielt wurden.
Ein Problem, das bei herbizidresistenten GVO beobachtet wurde, ist die Verbreitung von herbizidresistenten Unkräutern. Ähnliche Probleme könnten bei Pflanzen auftreten, die für ihr hyperspektrales Profil modifiziert wurden.
Dies sollte jedoch nicht von dem Versprechen der de‑novo‑Domestikation ablenken.
Dieser Ansatz könnte neue Nahrungspflanzen schaffen, die widerstandsfähiger gegen Dürre, Versalzung, Hitzewellen, Krankheiten und Schädlinge sind.
Er könnte uns sogar ermöglichen, neue Grundnahrungsmittel (wie Weizen und Reis) zu entwickeln, die nicht einjährig, sondern mehrjährig sind, jedes Jahr nachwachsen, Kohlenstoff binden und Bodenerosion begrenzen, zum Beispiel African wild rice oder das neu gezüchtete mehrjährige Hybridgetreide Kernza®.
Quelle: Frontiers
Innovative Agrarunternehmen
1. Deere & Company
DE Preisdiagramm
Dieses börsennotierte Unternehmen ist für seine traditionellen landwirtschaftlichen Maschinen bekannt. Es ist zudem führend bei den fortschrittlichsten Agrarmaschinen und setzt Technologien wie KI, IoT, Roboter, maschinelles Lernen, Big Data usw. ein, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
Quelle: Deere
Wie oben erwähnt arbeitet Deere auch mit Start‑ups wie Blue River Technology zusammen, die maschinelles Sehen einsetzen, um jede Pflanze im Feld zu identifizieren.
Daher ist es wahrscheinlich, dass autonome Traktoren/Roboter und maschinelles Sehen, möglicherweise angewendet auf de‑novo‑domestizierte Pflanzen, die Zukunft von John Deere sein werden, indem diese Technologien nahtlos in Satellitenbilder und andere KI‑gesteuerte Lösungen integriert werden.
3. Bayer Crop Science (BAYRY)
Bayer Crop Sciences, Teil von Bayer Global (auch ein Pharmaunternehmen), konzentriert sich auf Innovationen rund um Saatgut, Merkmale und Pflanzenschutz.
Bayers Innovationen haben den Biotechnologie‑Wissenschaftlern geholfen, gezielte Verbesserungen im pflanzlichen DNA zu erzielen.
Seit der Fusion mit Monsanto ist es zudem führend bei GMO‑Pflanzen und Unkrautmanagement. Diese Fusion brachte das Problem sehr teurer Round‑Up‑Klagen mit sich, die den Aktienkurs des Unternehmens in den Jahren nach der Fusion stark fallen ließen.
Es kontrolliert den größten Teil des traditionellen GMO‑Saatgutmarktes und arbeitet zudem daran, CRISPR für die nächste Generation von Saatgut für Mais, Soja, Weizen usw. zu nutzen.
Laut Bayer sind die Vorteile des Pflanzenschutzes enorm. Der Pflanzenschutzmechanismus sichert etwa 30 % der weltweiten Ernteerträge, was etwa 550 Millionen Tonnen Nahrung entspricht, die mehr als 2 Milliarden Menschen ernähren könnten.
Quelle: Bayer
Bayer bewegt sich von traditionellen GMOs über eine Partnerschaft mit Gingko Bioworks (DNA), einem der größten Unternehmen für synthetische Biologie. Die Partnerschaft konzentriert sich darauf, biologische Alternativen zu chemischen Düngemitteln durch Gen‑Editierung von Mikroorganismen zu entwickeln.
Es ist führend bei Saatgutvarianten und Gen‑Editierung in Pflanzen, mit über 500 neuen Pflanzensorten in der Pipeline (und 250 neuen Pflanzengenehmigungen im Jahr 2022).
Das Unternehmen ist zudem führend bei der Integration von Technologie in die Landwirtschaft. Zum Beispiel unterzeichnete Bayer eine Partnerschaft mit Microsoft (MSFT ), um das Datenmanagementsystem Azure des Technologieriesen mit Bayers Expertise in der Nutzung von Daten aus Satelliten, Feldsensoren, Drohnen, Feldgeräten und Bodensensoren zu kombinieren, um wirklich moderne und vernetzte Farmen zu schaffen.
Quelle: Bayer
Dank seiner Führungsposition bei GMOs (traditionell und fortschrittliche Gen‑Editierung), der Auswahl von Pflanzensorten und der Integration von Big Data in die Landwirtschaft wäre Bayer ein natürlicher Kandidat, um den Prozess der Schaffung von de‑novo‑domestizierten Pflanzen zu begleiten, ebenso wie die hyperspektrale Erkennung von Unkraut durch Agrar‑Roboter.
