AI를 식물 품종 육성에 활용한다면

식물육종에는 두 개의 큰 줄기가 있다.

1. 품종육성 - 두 개의 우수한 품종을 교배하여, 더 우수한 품종을 만드는 체계.

2. 형질발굴 - 우수한 품종을 개발하기 위한 좋은 특성을 발견하고 그 원인을 구명하여 보다 일반적으로 사용할 수 있도록 하는 체계.

요즘 유행하는 '디지털 육종'은 이 중에서 2번에 중점을 둔 체계여야 한다. 왜냐하면, '디지털화'라고 하는 것은 데이터베이스 기반의 육종을 말하는데, 이것은 유전정보, 표현형 정보를 중심으로 한 체계를 말한다.

그러나, 품종을 육성하는 것이 몇 개의 유전자 또는 유전자네트워크를 이해하여 적용할 필요가 있을까? 그것은 물리적, 화학적인 것이고, 실은 품종은 육종가(breeding value)라는 수학적 모델로 설명되거나, 아니면 그 이상의 설명되지 않는 다양한 변수의 결합으로 성공한다.

기시감이 느껴지지 않는가? 과정을 몰라도 그 결과를 추론할 수 있는 모델. 식물육종은 그러한 측면에서 AI와 닮았다. 그래서, AI-assisted breeding이 가능하다.

실제로, 국제벼연구소는 최근 Google과 함께 더 높은 잡종강세 수준을 가능케 하는 부모 양친을 선정하는 데, AI 모델을 활용하였다.

더 높은 수량을 얻기 위하여, 고 수량벼 x 고 수량 벼를 조합하여 얻을 수 있을 것이다. 이러한 조합능력을 추론하여 바로 품종 육성에 활용하는 것도 가능할 것이다. 기존에는 조합능력을 추론하는 것이 확실성이 떨어지는 영역이었다.

이미 '디지털육종'도 과거의 언어가 되었다. 그러나, AI를 어디에 어떻게 활용할까? 육종의 두 갈래조차 명쾌하게 구분하지 못하고 사업이 진행되는 것 아닌가 하는 생각을 한다. 현명한 학자들이 모여도 이런저런 사정이 있을 것이라고 추측할 따름이다.