AI가 디자인하고 로봇이 재배한다… 2025년 스마트팜의 진화

When chatbots breed new plant varieties: Generative Artificial Intelligence and New Genetic Engineering Techniques

AI 기술 기업들의 생명공학 시장 진출, 9개사 이상 경쟁

작물 종자 보호 비영리 단체 Save Our Seeds가 발간한 보고서에 따르면, 메타, 구글, 마이크로소프트, 바이트댄스, 세일즈포스, NVIDIA를 포함한 9개 이상의 기술 기업들이 생명공학과 유전공학을 위한 생성형 AI 도구 개발에 적극적으로 나서고 있다. 이들 기업은 ChatGPT나 DALL-E와 같은 AI 모델의 아키텍처를 생물학의 ‘언어’, 즉 단백질과 유전체 시퀀스를 학습하는 데 활용하고 있다.

식물 오믹스 데이터, 3년간 2배 증가

생물정보학 분야의 데이터는 폭발적으로 증가하고 있다. 2021년부터 2023년까지 단 3년 만에 식물 유전체 데이터가 2배로 증가했다. 현재 N3 데이터베이스에는 1,575개 식물종의 3,505개 유전체가, 미국 국립생물공학정보센터에는 1,482개 식물종의 4,604개 유전체가 저장되어 있다. PlantMWpIDB에는 342개 식물종의 1,382만 개 단백질 시퀀스가, PlantExp에는 85개 식물종의 13만 1,400개 전사체 시퀀스가 포함되어 있다.

‘구글 맵’ 같은 식물 세포 지도 구축…500여 전문가 참여

2019년부터 시작된 Plant Cell Atlas 프로젝트는 식물 세포의 구조와 조직에 대한 방대한 데이터를 구축하고 있다. 유전학, 세포생물학, 생물정보학, 이미징 기술 전문가들이 협력하여 DNA, RNA, 단백질, 대사물질의 시공간적 정보를 고해상도로 매핑하는 ‘분자 지도’를 만들고 있다. 2021년 첫 심포지엄에는 BASF, 바이어, 신젠타, 구글을 포함한 학계, 산업계, 정부기관의 500여 전문가가 참석했다.

구글 알파폴드, 190개국 100만 연구자 활용

구글의 Alphafold는 1년 만에 2억 개 이상의 단백질 3D 구조를 매핑했으며, 전 세계 190개국의 100만 명 이상의 연구자들이 이를 활용하고 있다. 메타의 ESM-2는 Alphafold보다 60배 빠른 속도로 6억 개 이상의 미생물 단백질 구조를 분석할 수 있다. 각 도구의 영향력은 계속 증가하여 2024년 6월 기준 Alphafold 관련 논문은 2만 3천 건, ESM-2 관련 논문은 1,200건 이상 인용되었다.

단백질 설계 AI, 주당 1만개 설계 테스트

Arzeda사는 AI를 활용해 매주 1만 개의 설계 단백질을 테스트하고 있다. TreeCo는 AI로 69,000개 이상의 편집 전략을 시뮬레이션하여, 리그닌 함량을 49%까지 줄인 포플러 나무를 개발했다. 이러한 성과는 자연 진화의 한계를 뛰어넘는 새로운 가능성을 보여준다.

AI 육종 스타트업들의 약진, 9억 유로 이상 투자 유치

2016년 이후 AI 육종 스타트업들은 9억 유로 이상의 벤처캐피털 투자를 유치했다. Inari는 5억 3천만 유로를 투자받아 FloraBERT를 개발했고, Tropic Biosciences는 GEIGS-BioCompute로 7천만 유로 이상을 유치했다. Ohalo는 약 1억 유로의 투자를 받아 구글 AI를 활용한 품종 개발을 진행 중이다.

로봇과 대화하는 작물 탄생…신젠타·존디어도 뛰어들어

Innerplant와 Insignum AgTech는 AI 제어 농업기계와 ‘소통’할 수 있는 차세대 작물을 개발하고 있다. Innerplant는 존디어, 신젠타와 협력하여 혁신적인 시스템을 구축했다. 위성이 Innerplant의 작물이 보내는 스트레스 신호를 감지하면, 존디어의 형광 감지기를 장착한 트랙터가 해당 위치로 이동해 신젠타의 농약을 정밀 살포하는 방식이다. 2023년 이 회사는 미국에서 세 가지 작물의 승인을 받았다. 병원체 감염 시 신호를 보내는 Innersoy와 원격 감지 장치 보정용 형광 물질을 생산하는 콩과 토마토다.

Insignum AgTech는 더 진보된 접근법을 채택했다. 외부 유전자를 도입하는 대신, 게놈에 이미 존재하는 유전자들을 재배열하여 외부 자극에 반응하는 작물을 만들었다. 그 결과물인 자동 병해 감지 옥수수는 병원체에 감염되면 해당 부위가 자색 안토시아닌을 생성한다. AI 제어 농기계가 쉽게 인식할 수 있는 이 색상 변화는 정밀 농업의 새로운 지평을 열었다는 평가를 받으며 2023년 말 미국에서 상용화 승인을 받았다.

이러한 ‘로봇 친화’ 작물의 등장은 AI와 자동화가 주도하는 미래 농업의 청사진을 보여준다. 식물이 스스로 상태를 알리고, AI가 이를 해석하여 로봇이 즉각 대응하는 완전 자동화된 농업 시스템이 현실화되고 있다.

EU, NGT1 식물 규제 완화 추진…AI 영향 고려 필요

2023년 7월 유럽연합 집행위원회는 NGT(New Genomic Techniques) 식물의 규제 완화를 제안했다. 유전자 편집으로 최대 20개까지의 표적 변화를 포함하는 NGT1 식물은 기존 GMO 법률 요건에서 면제하고 일반 육종 작물과 동일한 규정을 적용하자는 것이다. 그러나 이 규제안은 현재 식물 육종 실험실에서 일어나고 있는 유전자 편집과 생성형 AI의 융합을 고려하지 않았다는 지적이 제기되고 있다. 특히 AI를 활용한 NGT1 식물의 위험성 평가와 추적성 확보 방안에 대한 논의가 필요한 상황이다.

AI 육종의 과제: 블랙박스와 할루시네이션 문제

AI 모델의 ‘블랙박스’ 특성과 ‘할루시네이션’ 현상은 주요 과제로 대두되고 있다. AI가 제안한 결과의 검증과 안전성 확보를 위한 규제 체계 구축이 필요한 상황이다. 특히 NGT1 식물의 위험 평가와 추적 가능성 확보가 중요한 이슈로 논의되고 있다.

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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.