[📪정보] AI가 종자 과학과 스마트 농업을 혁신한다...유전자 개발 난제 해결

[김자웅(218.153)]

머신러닝 알고리즘, 모르는 유전자의 행동도 정확하게 예측
부족한 농지, 증가하는 인구로 닥칠 미래의 심각한 식량 위기
AI, 로봇, 빅데이터, IoT가 융복합하는 스마트 농업으로 해결

출처=셔터스톡

첨단 인공지능(AI) 기술이 차세대 농업 혁명을 주도하고 있다.

디지털 제품 및 솔루션 회사인 ‘태반트(Tavant)’는 볼 원예 회사의 계열 기업인 판아메리칸 시드(PanAmerican Seed)와 파트너 관계를 맺었다고 14일 비즈니스 와이어가 보도했다.

국제 원예업계의 선도기업인 ‘볼 원예 회사(Ball Hortecultural Company)’는 이 파트너십을 통해 마스터 데이터 레이크 플랫폼 아키텍처(Master data lake platform architecture)를 구축, 전체 종자 생산 비용을 절감할 수 있도록 도울 것이라고 덧붙였다.

데이터 레이크는 원시 형식의 정보 저장소로, 스토리지 풀에 처음 수집됐을 때 존재하는 형식이다.

머신러닝, 고급 분석 및 MS 애저(Azure) 데이터 서비스를 기반으로 하는 태반트의 혁신적인 솔루션을 통해 볼 원예 회사는 실시간 수천 개의 장식용 농작물을 위한 상업용 종자와 꽃을 개발, 생산 및 유통하는 데 필요한 수요를 맞출 수 있을 것으로 전망된다.

또 이 회사는 머신러닝과 100년 동안의 경험 및 종자 발아 과학을 결합, 전체적인 결과를 예측하고 개선할 수도 있을 것으로 보인다.

전문가들에 따르면, 태반트의 마스터 데이터 레이크 아키텍처는 볼 원예 회사가 가진 모든 비정형 및 구조화된 데이터를 규모에 맞게 저장할 수 있는 중앙 저장소가 될 것이다.

풍부한 대시보드와 시각화를 갖춘 머신러닝 기반 모델과 고급 분석은 비즈니스 의사 결정을 개선할 수 있다.

판 아메리칸 시드의 글로벌 이사인 거스 타사라(Gus Tassara)는 “머신러닝 기술을 활용해 빠른 의사 결정과 신뢰성을 유지해 업계 선두를 기대하고 있다”고 말했다.

마이크로소프트의 데이터 및 AI 솔루션 전문가인 존 워크맨(John Workman)은“우리는 판아메리칸 시드와 같은 고객이 지구를 보호하면서 더 적은 자원으로, 더 많은 성장을 할 수 있도록 하는 개방형 농업 플랫폼을 제공하기 위해 노력하고 있다”고 밝혔다.

또 “태반트와 함께 머신러닝의 이점을 지속 가능한 농업에 접목할 계획이다”고 덧붙였다.

머신러닝 모델로 중요 유전자 예측

인공지능의 뛰어난 예측 기술은 식물 유전자 개발의 어려운 난제에 부딪힌 연구원들의 길잡이가 되고 있다.

지난 13일 유레칼러트(EurekAlert)는 미시간주 식물, 생물학과, 컴퓨터 과학 전문가 등으로 이뤄진 다양한 분야의 연구원들이 미 국립과학재단(NSF)으로부터 140만 달러 이상의 지원을 받아, 식물·생물학에 인공지능(AI)의 힘을 가져올 것이라고 보도했다.

이 연구팀의 궁극적인 목표는 가뭄, 질병 등과 같은 위협에 견딜 수 있는 최상의 유전자로 농부들이 작물을 재배하도록 돕는 것이다.

하지만, 연구원들에 따르면, 아직도 많은 식물 유전자들의 근본적인 역할을 밝히지 못하고 있다는 의견이 지배적이다.

이에 대해 자연과학대학 식물 생물학과 및 공대 컴퓨터 공학 교수인 신한 시우 교수는 “식물 과학 측면에서, 특정 유전자 시퀀스의 작동, 분자 기능 등이 어떻게 작동하는지에 대해 우리가 답하려는 문제들이 있다”고 말했다.

또, 시우 교수는 “우리는 실험을 통해 답을 찾기가 점점 더 어려워지고 있는데 인공지능은 식물 유전자의 상당 부분을 차지하는 이 난제를 해결하는 데 도움을 준다”고 말했다.

그 일련의 순서는 연구팀이 AI를 훈련시키기 위해 식물 유전자와 그 기능에 대한 데이터를 프로그래밍하면, 그다음에 알고리즘은 알려지지 않은 유전자가 무엇을 하는지 정확하게 예측하기 시작한다. 아울러 연구원들은 이러한 예측들을 테스트하기 위한 실험을 돕는다.

하지만 연구진이 이 프로젝트에 직면한 다른 문제는 일부 연구원들이 해독하기 어려운 코드처럼 보이는 AI와 머신러닝 알고리즘을 수용하기 어려운 것이라고 시우 교수는 지적했다.

그 해결책으로 시우 교수와 동료들은 상호 소통을 위해 다양한 분야의 전문가 그룹을 참여시켰다. 그들은 바로 머신 러닝의 유잉 시에(Yuying Xie) 컴퓨터 공학과 조교수, 그리고 식물 생물학과 연구 조교수 멜리사 레티 슈(Melissa Lehti-Shiu) 등이다.

이로써, 모두가 답의 의미와 출처를 이해할 수 있는 머신러닝 학습 시스템을 만들 수 있었다는 것이다.

미시간 주립대 공대 컴퓨터 공학부 지량 탕(Jiliang Tang) 부교수는 “인간은 기계가 어떻게 결정을 내리는지 알아야 한다. 그렇지 않다면 AI는 블랙박스에 불과하다”고 주장했다.

레티 슈 조 교수는 “머신러닝 모델을 이해하고, 해석하면서 생물학적 과정과 특정 유전자가 특정 생물학적 경로에 속하는 이유에 대한 통찰력도 얻을 수 있었다”며,“이 모델은 어떤 유전자가 가장 중요한지, 예측하는 데 도움을 준다”고 밝혔다.

식량 위기에 대비하는 첨단 스마트농업

인공지능에 의한 농업 혁명은 지구촌이 근본적으로 부닥치고 있는 부족한 농지, 증가하는 인구 문제의 대책이 되고 있다고 포브스 지가 지난 2019년 7월 5일 보도했다.

포브스는 “AI가 농업을 어떻게 변화시키고 있는가?”란 제하의 기사를 통해 인류는 다양한 기술의 도입으로 농사를 짓고 농작물을 재배하는 방법에 있어서 지난 천 년 동안 큰 발전을 해왔으나 작금에 와서 농업은 큰 변혁의 시기에 직면했다고 지적했다.

그리고 그 대책은 AI를 통한 농업 혁명이라고 분석했다. 기사에 따르면, 현재 농업은 AI 기술로 전환, 전체 식량 공급망에서 더 건강한 작물을 생산하고, 해충을 통제하고, 토양과 성장 조건 등을 모니터링하고 있다는 것이다.

AI 기반의 첨단 농업 기술은 농부들을 위한 데이터를 구성하고, 작업량을 지원하며, 농업 관련 다양한 작업 등을 개선하고 있다고 분석했다.

농부들은 인공지능의 도움으로 농장에서 수집한 날씨, 온도, 물 사용량, 토양 상태 등을 실시간으로 분석할 수 있다. 예를 들어, 인공지능 기술은 작물 선택, 최상의 하이브리드 종자 선택 및 자원 활용 등을 결정, 풍성한 수확량을 창출하기 위한 계획을 농부에게 선사한다.

또 AI 시스템은 정밀 농업을 가능케 한다. 이는 AI 기술을 활용해 농가의 질병, 해충, 영양 불량 등을 탐지하고, AI 센서는 잡초를 감지해 표적으로 삼은 뒤, 적당한 완충지대 안에 어떤 제초제를 바르면 좋을지 결정한다.

AI는 날씨 활용에서도 탁월한 능력을 발휘한다. AI는 계절 예보 모델을 만들어 생산성을 높이는데, 이 일기 예보 모델들은 앞으로 다가올 날씨 패턴을 예측할 수 있다.

컴퓨터 비전과 딥러닝 알고리즘은 농장 위를 비행하는 드론에 의해서 캡처된 데이터를 처리하며, AI 카메라로 농가 전체의 이미지를 캡처해 실시간으로 분석. 문제 영역과 그 개선 가능성을 파악한다.

AI로 조종되는 무인 드론은 걸어 다니는 사람보다 훨씬 짧은 시간 안에 훨씬 더 많은 땅을 책임질 수 있다는 것이다.

결론적으로, 인공지능과 로봇, 빅데이터, 사물인터넷(IoT) 등이 융복합하는 4차 산업혁명의 첨단 기술들이 스마트 농업을 탄생시켰고, 이를 통해 미래의 식량 위기에 대비하고 있다는 분석이다.

[김자웅(218.153)]

http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=139644

[익명(106.101)]

인공지능과 농업의 협력으로 식량 생산량이 급중할 수 있겠다. 더 나아가 인공지능이 유전자 예측까지 할 수 있다니 생명공학도 빨리 발전하겠네

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[김자웅(182.231)]

몰라

[익명(39.7)]

허구한날 난제해결 난제해결 좆지랄하는데 정작 눈에 띄는건 없음ㅋㅋ