Landbouw
Landbouw Vooruitstrevend met AI en Genetische Engineering – De Toekomst van Teelt
Nieuwe Voedselgewassen Creëren
Sinds het begin van de landbouw heeft de mensheid wilde onkruiden omgevormd tot gedomesticeerde gewassen, die een hoger voedingsgehalte, betere smaak, gemakkelijker te oogsten zijn en grotere zaden hebben.
Echter, moderne veredeling van voedselgewassen heeft geleid tot selectie op eigenschappen zoals een sterkere reactie op kunstmest, pesticiden en irrigatie, wat resulteert in fragielere variëteiten die afhankelijk zijn van input-intensieve landbouwsystemen.
Klimaatverandering, bodemerosie, invasieve soorten en onkruid hebben sterke druk uitgeoefend op deze overgeëvolueerde gewassen.
Dit domesticatieproces was ook traag en “blind”, waarbij nieuwe eigenschappen willekeurig werden ontdekt en over decennia, zo niet eeuwen, werden geselecteerd.
Het merendeel van de wereldwijde gewassen komt voort uit een handvol “domesticatie‑evenementen” in enkele regio’s, waardoor er nog veel onbenutte domesticatiemogelijkheden zijn.
Voorlopig zijn nieuwe selectie‑ en veredelingstechnieken van gewassen door landbouwbedrijven gericht op het toevoegen van eigenschappen zoals water‑stress‑resistentie of plaag‑ en ziektesbestendigheid aan moderne gewassen, met gemengde resultaten.
Het grootste probleem is dat veel van deze gewenste eigenschappen die in wilde soorten zijn geïdentificeerd, multigenisch zijn, gecreëerd door vele genen – vaak tientallen of zelfs honderden – waardoor genetische modificatie van gecultiveerde gewassen bijna onmogelijk wordt.
Een andere opkomende optie heet “de‑novo domesticatie”. Het idee is dat in plaats van hoogrenderende moderne gewassen te proberen zo resistent te maken als wilde onkruiden, we beter al resistente wilde onkruiden kunnen nemen en ze zo productief maken als moderne gewassen?
Nieuwe Gewassen en Nieuwe Problemen
Nieuwe Voedselbronnen Creëren
De eigenschappen die wenselijk zijn in een gecultiveerde gewasvariëteit zijn doorgaans minder complex, vaak gestuurd door één of een handvol genen. Bovendien zijn deze genetische kenmerken over het algemeen goed begrepen.
Dus heeft de de‑novo domesticatie‑benadering het potentieel om nieuwe soorten gewassen te produceren die weerstand kunnen bieden aan milieu‑schommelingen en voldoende opbrengst en kenmerken als voedsel vertonen.
Vooral wanneer men rekening houdt met nieuwe tools zoals CRISPR, die zeer specifieke en gecontroleerde genbewerking mogelijk maken, inclusief het toevoegen en verwijderen van een gen, of het bewerken van specifieke basen van een bestaand gen. Aangezien CRISPR nu wordt goedgekeurd voor gentherapieën bij mensen, is het waarschijnlijk dat het wettelijke kader voor CRISPR‑bewerkte gewassen in veel landen zal opengaan.
De technische details van hoe dit kan worden uitgevoerd, zijn te vinden in wetenschappelijke publicaties, bijvoorbeeld, “Future-Proofing Agriculture: De Novo Domestication for Sustainable and Resilient Crops”.
Verdwaald in het Onkruid
Een probleem dat ontstaat wanneer onkruid wordt omgevormd tot voedselgewassen, is dat de nieuwe gewassen uiteraard sterk op onkruid lijken. In het artikel “De novo domestication: what about the weeds?” keken onderzoekers van de Universiteit van Kopenhagen naar deze vraag.
Daarin geven ze toe dat de traditionele GMO‑benadering voor onkruidbeheer (herbiciden‑resistentie) onhoudbaar is en te veel vervuiling veroorzaakt.
In plaats daarvan stellen ze voor dat robotische wieden‑technologie kan worden versterkt door genetische engineering om een veel milieuvriendelijker onkruidbeheersysteem te creëren.
Wanneer Geavanceerde Robotica Ontmoet Geavanceerde Genbewerking
Robots die Velden wieden
De de‑novo gewassen (en mogelijk ook gemodificeerde bestaande variëteiten) zouden kunnen worden aangepast zodat hun identificatie eenvoudig is voor wieden‑robots.
Dit zou een zegen kunnen zijn voor landbouwrobots, een onderwerp dat we bespraken in ons artikel “Investors Should Take Note: Robotics Is Taking Over Farming”, waar we een verscheidenheid aan wieden‑robots presenteerden:
- Ecorobotix’srobot combineert machinale visie met precisiesproei om het volume van gebruikte pesticiden en herbiciden met tot 95% te verminderen.
- Naio Technologies streeft ernaar herbiciden volledig uit het veld te verwijderen, met een 5‑ton autonome robot die het veld doorkruist en onkruid met kleine messen versnippert of uittrekt. Het gebruikt LIDAR, GPS‑sturing en machinale visie om zelfstandig te rijden en gewassen van onkruid te onderscheiden, zonder toezicht.
- Blue River Technology, een partner van de gigant John Deere in landbouwmachines, gebruikt machine learning en machinale visie om elke plant in het veld te identificeren. Zo kan de robot het onkruid verwijderen maar ook de gewassen, zoals sla, dunner maken, waardoor de totale opbrengst stijgt zonder menselijke tussenkomst.
Intelligente Visie
Deze laatste toepassing van machinale visie door Blue River is een groeiende trend onder landbouwrobotica bedrijven, met anderen die dezelfde strategie volgen, zoals Vision Robotics, Ekobot, Carbon Robotics, en Aigro.
Over het algemeen benutten ze de vooruitgang in AI die ook wordt gebruikt voor zelfrijdende auto’s, bezorgrobots, enz.
Het probleem is dat zelfs mensen soms moeite hebben om bepaalde onkruiden van gewassen te onderscheiden. Dus, zelfs met de meest geavanceerde machine learning en neurale netwerken, kan eenvoudige visuele identificatie moeite hebben het doel correct te herkennen.
Dit probleem zal nog ernstiger zijn voor de‑novo domesticatiestrategieën, waarbij gemodificeerde onkruiden er zeer gelijk uitzien als de oorspronkelijke wilde onkruiden, nog meer dan conventionele gewassen.
In theorie zouden deze problemen kunnen worden opgelost door efficiëntere of krachtigere algoritmen te ontwikkelen. Echter, niemand weet nog of dit echt haalbaar is. Genetische modificaties zouden hierbij kunnen helpen.
Taggen van De Novo Gewassen
In tegenstelling tot het menselijk oog kan machinale visie gemakkelijk een breed scala van het elektromagnetische spectrum analyseren, van het zichtbare (380–780 nm), nabij‑infrarood (780–2500 nm), midden‑infrarood (2500–25 000 nm) tot ver‑infrarood (25 000–300 000 nm).
Wanneer deze spectra samen worden gebruikt, wordt dit “hyperspectrale” visie genoemd. Dit is al een technologie die wordt gebruikt voor het analyseren van gewassen, met hyperspectrale beelden van drones of satellieten om problemen zoals water‑stress, plagen en ziektes, bodemkwaliteit, enz. te detecteren.
Bron: Imechyperspectral
De nieuwe gewassen en genetisch bewerkte planten zouden zo kunnen worden ontworpen dat ze een ander hyperspectraal profiel hebben dan hun wilde verwanten. Dit verschil zou vervolgens door de robots kunnen worden gebruikt om onmiddellijk te bepalen welk plantje onkruid is en welk gewas gewenst is.
Genetische engineering kan ook worden ingezet om de vorm van de bladeren te wijzigen, waardoor de de‑novo gedomesticeerde gewassen nog makkelijker te identificeren zijn.
Bron: Cell
Het mooie van deze aanpak is dat een wijziging in het hyperspectrale profiel waarschijnlijk geen invloed heeft op de ecologische fitheid van de plant. Het is dus een verandering die waarschijnlijk alleen door de wieden‑robots kan worden gedetecteerd.
Ten slotte kunnen veranderingen in de hyperspectrale profielen worden bereikt met mono‑gen modificatie, en worden ze al routinematig uitgevoerd in laboratoria voor plantbiologie, waardoor geen nieuwe technologische doorbraken nodig zijn: de Deense onderzoekers noemen niet minder dan 17 bekende genmodificaties die de gewenste resultaten opleveren.
De Beste Aanpak?
Bio‑engineering van gewassen is al jarenlang een onderwerp van debat. Het meest voorkomende gebruik van deze technologie, het toevoegen van herbiciden‑resistentie‑eigenschappen, heeft de praktijk niet populairder gemaakt, omdat het is gekoppeld aan een toename van herbicidengebruik, inclusief het potentieel kankerverwekkende RoundUp.
Tegelijkertijd is praktisch elk gecultiveerd gewas genetisch sterk gemodificeerd ten opzichte van zijn wilde voorouders; het enige verschil is dat deze verschillen zijn bereikt via willekeurige in plaats van gerichte mutaties.
Een probleem dat is gezien bij herbiciden‑resistente GMO’s is de verspreiding van herbiciden‑resistent onkruid. Vergelijkbare problemen kunnen zich voordoen bij gewassen die zijn aangepast voor hun hyperspectrale profiel.
Dit mag echter niet afleiden van de belofte van de‑novo domesticatie.
Deze benadering zou nieuwe voedselgewassen kunnen creëren die beter bestand zijn tegen droogte, verzilting, hittegolven, ziektes en plagen.
Het zou ons zelfs in staat kunnen stellen nieuwe basisgewassen (zoals tarwe en rijst) te ontwikkelen die niet jaarlijks, maar meerjarig zijn, elk jaar opnieuw groeien, koolstof vastleggen en bodemerosie beperken, bijvoorbeeld African wild rice of de newly bred perennial hybrid grain Kernza®.
Bron: Frontiers
Innovatieve Landbouwbedrijven
1. Deere & Company
(DE )
Dit beursgenoteerde bedrijf staat bekend om zijn traditionele landbouwmachines. Het is tevens een leider in de meest geavanceerde landbouwapparatuur, waarbij technologieën zoals AI, IoT, robots, machine learning, big data, enz. worden ingezet om datagedreven beslissingen te nemen.
Bron: Deere
Zoals eerder vermeld werkt Deere ook samen met startups zoals Blue River Technology, die machinale visie gebruiken om elke plant in het veld te identificeren.
Daarom is het waarschijnlijk dat autonome tractoren/robots en machinale visie, mogelijk toegepast op de‑novo gedomesticeerde gewassen, de toekomst van John Deere zullen vormen, waarbij deze technologieën soepel worden geïntegreerd met satellietbeelden en andere AI‑gedreven oplossingen.
3. Bayer Crop Science (BAYRY)
Bayer Crop Sciences, onderdeel van Bayer Global (ook een farmaceutisch bedrijf), richt zich op innovaties rond zaden, eigenschappen en gewasbescherming.
Bayer’s innovaties hebben hun biotechnologiewetenschappers geholpen gerichte verbeteringen in het plant‑DNA aan te brengen.
Sinds de fusie met Monsanto is het ook een leider in GMO‑gewassen en onkruidbeheer. Deze fusie bracht het probleem van zeer dure RoundUp‑rechtszaken met zich mee, waardoor de aandelen van het bedrijf in de jaren na de fusie kelderden.
Het controleert het grootste deel van de traditionele GMO‑zaadmarkt en werkt ook aan het gebruik van CRISPR voor de volgende generatie zaden voor maïs, soja, tarwe, enz.
Volgens Bayer zijn de voordelen van gewasbescherming enorm. Het beschermingsmechanisme waarborgt ongeveer 30 % van de wereldwijde landbouwopbrengsten, gelijk aan 550 miljoen ton voedsel die meer dan 2 miljard mensen zou kunnen voeden.
Bron: Bayer
Bayer verschuift van traditionele GMO’s via een partnerschap met Gingko Bioworks (DNA), een van de grootste synthetische biologiebedrijven. Het partnerschap richt zich op het ontwikkelen van biologische alternatieven voor chemische meststoffen via genbewerking van micro‑organismen.
Het is een leider in zaadvariëteiten en genbewerking in planten, met meer dan 500 nieuwe gewasvariëteiten in de pijplijn (en 250 nieuwe gewasregistraties in 2022).
Het bedrijf is ook een koploper in het integreren van technologie in de landbouw. Bijvoorbeeld, Bayer heeft een partnerschap met Microsoft ondertekend om het datamanagement‑systeem Azure van de tech‑gigant te combineren met Bayer’s expertise in het gebruik van data van satellieten, veld‑sensoren, drones, veldapparatuur en bodemsensoren om werkelijk moderne en verbonden boerderijen te creëren.
Bron: Bayer
Dankzij haar leiderschap in GMO’s (zowel traditioneel als geavanceerde genbewerking), selectie van plantvariëteiten en integratie van big data in de landbouw, zou Bayer een natuurlijke kandidaat zijn om het proces van het creëren van de‑novo gedomesticeerde gewassen te begeleiden, evenals hyperspectrale detectie van onkruid door landbouwrobots.
