농업
AI와 유전공학으로 농업 혁신 – 재배의 미래
Securities.io를 Google의 선호 소스에 추가
새로운 식량 작물 만들기
Since the dawn of agriculture, mankind has turned wild weeds into domesticated crops, which have higher nutritional content, better taste, are easier to harvest, and have larger seeds.
하지만 현대 식량 작물 육종은 비료, 살충제, 관개에 대한 반응이 강한 특성을 선택하게 되었고, 그 결과 고투입 농업 시스템에 의존하는 더 취약한 품종이 생겨났습니다.
기후 변화, 토양 침식, 외래종 및 잡초가 이러한 과도하게 선택된 작물에 큰 압력을 가하고 있습니다.
이 가축화 과정은 또한 느리고 “눈이 멀어” 있었으며, 새로운 형질이 수십 년, 경우에 따라 수세기에 걸쳐 무작위로 발견되고 선택되었습니다.
전 세계 작물 대부분은 몇몇 지역에서 일어난 소수의 “가축화 사건”에서 유래했으며, 아직 수행할 수 있는 가축화 가능성이 많이 남아 있습니다.
현재 농업 기업들의 새로운 선택 및 육종 절차는 물 스트레스 저항성이나 해충·질병 저항성과 같은 형질을 현대 작물에 추가하는 데 초점을 맞추고 있으나, 결과는 엇갈립니다.
주된 문제는 야생 종에서 확인된 많은 바람직한 형질이 다유전자성으로, 수십에서 수백에 이르는 유전자가 관여해 재배 작물의 유전적 변형이 거의 불가능에 가깝다는 점입니다.
또 다른 옵션으로 “신규 가축화(de novo domestication)”가 떠오르고 있습니다. 이 아이디어는 고수확 현대 작물을 잡초만큼 저항성 있게 만들기보다, 이미 저항성을 가진 야생 잡초를 현대 작물만큼 생산적으로 만들자는 것입니다.
새로운 작물과 새로운 문제
새로운 식량 공급원 만들기
재배 작물 품종에서 바람직한 형질은 대개 복잡도가 낮으며, 하나 혹은 소수의 유전자로 결정됩니다. 또한 이러한 유전적 특성은 일반적으로 잘 이해되고 있습니다.
따라서 신가축화 접근법은 환경 변화에 대한 저항성을 갖고 식량으로서 충분한 수량과 특성을 가진 새로운 작물 유형을 생산할 가능성을 가지고 있습니다.
특히 CRISPR와 같은 새로운 도구를 고려하면, 유전자를 추가·제거하거나 기존 유전자의 특정 염기를 편집하는 등 매우 정밀하고 통제된 유전자 편집이 가능합니다. CRISPR가 현재 인간 유전자 치료에 승인되고 있는 점을 감안하면, 많은 국가에서 CRISPR 편집 작물에 대한 법적 체계가 열릴 가능성이 높습니다.
이러한 기술적 세부 사항은 과학 논문에서 확인할 수 있으며, 예를 들어 농업의 미래 대비: 지속 가능하고 회복력 있는 작물을 위한 신가축화가 있습니다.
잡초 속에서 길을 잃다
잡초를 식량 작물로 전환할 때 발생하는 문제는, 당연히 새로운 작물이 잡초와 매우 유사해진다는 점입니다. 기사 신가축화: 잡초는 어떻게 할까?에서 코펜하겐 대학교 연구원들은 이 질문을 탐구했습니다.
그들은 전통적인 잡초 관리(GMO 방식의 제초제 저항성)가 지속 가능하지 않으며 과도한 오염을 초래한다는 점을 인정했습니다.
대신, 로봇 잡초 제거 기술에 유전공학을 결합하면 보다 친환경적인 잡초 관리 시스템을 만들 수 있다고 제안했습니다.
첨단 로봇공학과 첨단 유전자 편집의 만남
밭을 잡초 제거하는 로봇
신가축화 작물(그리고 잠재적으로 기존 작물 품종도) 은 잡초 제거 로봇이 쉽게 식별할 수 있도록 변형될 수 있습니다.
이는 로봇이 농업에 큰 도움이 될 수 있으며, 우리 기사 투자자들은 주목해야 합니다: 로봇이 농업을 장악하고 있다에서 다양한 잡초 제거 로봇을 소개했습니다:
- Ecorobotix의 로봇은 머신 비전과 정밀 분사를 결합해 사용되는 살충제와 제초제 양을 최대 95%까지 줄입니다.
- Naio Technologies는 5톤 자율 로봇이 필드를 주행하며 작은 칼날로 잡초를 절단하거나 뿌리째 뽑아 제초제를 완전히 없애는 것을 목표로 합니다. 이 로봇은 LIDAR, GPS 안내, 머신 비전을 사용해 스스로 주행하고 작물과 잡초를 구분하며 감독이 필요 없습니다.
- Blue River Technology, a partner of the giant in farming equipment John Deere. It uses machine learning and machine vision to identify every plant in the field. So the robot can get rid of the weed but also thin out the crops, like lettuce, increasing the overall yield without human intervention.
지능형 비전
이러한 Blue River의 머신 비전 활용은 농업 로봇 기업들 사이에서 성장 추세이며, 다른 기업들도 같은 전략을 추구하고 있습니다, 예를 들어 Vision Robotics, Ekobot, Carbon Robotics, 및 Aigro.
전반적으로 이들은 자율 주행 자동차, 배달 로봇 등에도 사용되는 AI의 발전을 활용하고 있습니다.
문제는 인간조차도 일부 잡초와 작물을 구별하는 데 어려움을 겪을 수 있다는 점입니다. 따라서 가장 진보된 머신 러닝과 신경망을 사용하더라도 단순 시각 식별만으로는 목표를 정확히 식별하기 어려울 수 있습니다.
이 문제는 신가축화 전략에서 더욱 심각해질 것이며, 변형된 잡초는 원래 야생 잡초와 매우 유사하게 보여 기존 작물보다도 구별이 어렵습니다.
이론적으로는 보다 효율적이거나 강력한 알고리즘을 개발함으로써 해결할 수 있지만, 아직 실제 가능성은 확실치 않습니다. 유전적 변형이 해결책이 될 수 있습니다.
신규 작물 태깅
인간의 눈과 달리 머신 비전은 가시광선(380–780 nm), 근적외선(780–2500 nm), 중적외선(2500–25 000 nm), 원적외선(25 000–300 000 nm) 등 넓은 전자기 스펙트럼을 손쉽게 분석할 수 있습니다.
이들을 결합하면 ‘하이퍼스펙트럴’ 비전이라 부릅니다. 이는 이미 드론이나 위성에서 얻은 하이퍼스펙트럴 이미지를 활용해 물 스트레스, 해충·질병, 토양 품질 등 작물 문제를 감지하는 기술로 사용되고 있습니다.
새로운 작물과 유전적으로 편집된 식물은 야생 친척과 다른 하이퍼스펙트럴 프로파일을 갖도록 설계될 수 있습니다. 이 차이를 로봇이 즉시 잡초와 원하는 작물을 구분하는 데 활용할 수 있습니다.
유전공학을 이용해 잎 모양을 변형하면 신가축화 작물을 더욱 쉽게 식별할 수 있습니다.
출처: Cell
이 접근법의 장점은 하이퍼스펙트럴 프로파일의 변화가 식물의 환경 적합성을 크게 바꾸지 않을 가능성이 높다는 점입니다. 따라서 이 변화는 잡초 제거 로봇을 제외하고는 실질적으로 감지되기 어려울 것입니다.
마지막으로, 하이퍼스펙트럴 프로파일의 변화는 단일 유전자 변형으로도 가능하며, 이미 식물 생물학 연구실에서 일상적으로 수행되고 있어 새로운 기술적 진보가 필요하지 않습니다. 덴마크 연구진은 원하는 결과를 얻기 위해 최소 17개의 알려진 유전자 변형을 제시하고 있습니다.
최선의 접근법?
작물 바이오엔지니어링은 오랫동안 논쟁의 대상이었습니다. 이 기술의 가장 일반적인 활용인 제초제 저항성 형질 추가는 관행을 더 대중화시키지 못했으며, 오히려 제초제 사용량 증가와 잠재적인 발암 물질인 라운드업과 연관되었습니다.
동시에, 사실상 모든 재배 작물은 야생 조상으로부터 유전적으로 크게 변형되었으며, 차이점은 무작위 변이로 이루어졌다는 점입니다.
제초제 저항성 GMO에서 나타난 문제는 제초제 저항성 잡초의 확산이며, 하이퍼스펙트럴 프로파일을 변형한 작물에서도 유사한 문제가 발생할 수 있습니다.
그럼에도 불구하고 이는 신가축화의 가능성을 흐려서는 안 됩니다.
이 접근법은 가뭄, 염분, 폭염, 질병 및 해충에 더 강한 새로운 식량 작물을 만들 수 있습니다.
예를 들어 아프리카 야생 쌀 또는 새롭게 육종된 다년생 잡종 곡물 Kernza®와 같이 연간이 아닌 다년생이며 매년 재생하고 탄소를 포집하며 토양 침식을 억제하는 새로운 주식 작물을 만들 수도 있습니다.
출처: Frontiers
혁신적인 농업 기업
1. Deere & Company
DE 가격 차트
이 상장 기업은 전통적인 농업 기계로 알려져 있으며, AI, IoT, 로봇, 머신 러닝, 빅 데이터 등과 같은 기술을 적용해 데이터 기반 의사결정을 내리는 가장 진보된 농업 장비 분야에서도 선두를 달리고 있습니다.
출처: Deere
앞서 언급했듯이 Deere는 Blue River Technology와 같은 스타트업과 파트너십을 맺어 필드의 모든 식물을 식별하는 머신 비전을 활용하고 있습니다.
따라서 자율 트랙터/로봇과 머신 비전이 신가축화 작물에 적용될 가능성이 높으며, 이는 John Deere의 미래가 될 것이며, 이러한 기술을 위성 이미지 및 기타 AI 기반 솔루션에 원활히 통합할 것입니다.
3. Bayer Crop Science (BAYRY)
Bayer Crop Sciences는 Bayer Global(제약 회사이기도 함)의 일부로, 씨앗, 형질 및 작물 보호와 관련된 혁신에 집중하고 있습니다.
Bayer의 혁신은 바이오테크놀로지 과학자들이 식물 DNA에 목표 지향적인 개선을 할 수 있도록 도왔습니다.
Monsanto와의 합병 이후, GMO 작물 및 잡초 관리 분야에서도 선두를 차지하고 있습니다. 이 합병은 매우 비싼 라운드업 소송 문제를 동반했으며, 그 결과 합병 이후 몇 년간 회사 주가가 급락했습니다.
전통적인 GMO 종자 시장 대부분을 장악하고 있으며, 옥수수, 대두, 밀 등 차세대 종자를 위해 CRISPR 활용에도 힘쓰고 있습니다.
Bayer에 따르면 작물 보호의 이점은 막대합니다. 작물 보호 메커니즘은 전 세계 농업 수확량의 약 30%를 보호하며, 이는 5억 5천만 톤에 달하는 식량으로 20억 명 이상에게 식량을 공급할 수 있습니다.
출처: Bayer
Bayer는 가장 큰 합성생물학 기업 중 하나인 Gingko Bioworks(DNA)와의 파트너십을 통해 전통적인 GMO에서 전환하고 있습니다. 이 파트너십은 미생물의 유전자 편집을 통해 화학 비료에 대한 생물학적 대안을 개발하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
500여 종 이상의 새로운 작물 품종을 파이프라인에 보유하고(2022년에는 250개의 신규 작물 등록) 씨앗 다양성과 식물 유전자 편집 분야에서 선두를 차지하고 있습니다.
예를 들어 Bayer는 Microsoft와 파트너십을 체결했습니다는 기술 대기업의 데이터 관리 시스템 Azure와 위성, 현장 센서, 드론, 현장 장비 및 토양 센서 데이터를 활용하는 Bayer의 전문성을 결합해 진정한 현대적이고 연결된 농장을 만들고 있습니다.
출처: Bayer
전통 및 첨단 유전자 편집 GMO, 식물 품종 선택, 빅데이터를 농업에 통합하는 리더십 덕분에 Bayer는 신가축화 작물 창출 과정과 농업 로봇을 통한 하이퍼스펙트럴 잡초 탐지에 자연스러운 후보가 될 것입니다.
