올 여름 전 세계는 유례없는 가뭄과 폭염에 시달렸다. 이 재앙은 중국과 유럽, 동아프리카와 북미에서 농작물에 큰 피해를 입혔고 식량 위기에 대한 우려를 키웠다.
문제는 최근의 가뭄과 폭염이 기후변화의 결과여서 앞으로도 더 건조하고 더운 날씨가 이어질 것으로 보이는 데 있다. 세계적 식량 수급이 위협받게 될 가능성이 있어서 대책이 필요한 실정이다.
이에 따라 농업 부문에선 기계학습 알고리즘과 다른 AI 도구를 활용해 가뭄과 고온에 강한 농작물을 찾는 연구활동이 활발해 지고 있다고 미국 매체 액시오스가 23일 보도했다. [관련 기사]
과학자들은 식물 생물학에서 축적한 데이터를 AI로 분석한다. 예를 들어 어떤 농작물이 얼마나 높게 또는 빠르게 자라는지 그리고 특정 지역의 건조하거나 더운 환경을 견뎌낼 수 있는지에 대한 데이터가 있다. 이런 데이터는 농작물이 수확량을 줄이지 않고 가뭄 등에 내성을 높일 수 있는 유전자 조합을 AI가 예측할 수 있도록 한다.
하지만 농작물을 키우는데 필요한 물의 양과 생산가능한 곡물의 양 사이에는 교환관계(trade-off)가 있다. 그리고 최적의 조합에 대한 논란이 있다. 찰리 메시나 미 플로리다 대학 교수는 “AI가 경작자들이 복잡한 미로를 통과할 수 있게 도울 수 있다”고 액시오스에 말했다.
메시나 교수 연구팀은 AI가 찾아낸 유전자 조합을 토대로 가뭄에 강한 옥수수의 잡종(hybrid)들을 만들어 다양한 급수 환경에서 어떻게 자라는지를 살폈다. 2년간의 관찰 결과 가뭄을 잘 견디는 품종이 곡물 생산량도 더 많은 것으로 나타났다.
연구팀은 또 옥수수 잡종들이 일반적인 환경과 건조한 환경에서 수확량 차이를 크게 보이지 않는다는 사실도 발견했다. 이는 가뭄이나 폭우 등 다양한 조건에서도 일정한 옥수수 생산량이 나왔다는 뜻이다.
그러나 이와 상반되는 연구 결과도 있어 논쟁이 벌어지고 있다. 곤잘로 리조 네브라스카-링컨 대학 교수 등이 올해 초 내놓은 보고서는 유전학이 아닌 기후와 토질, 재배방법이 옥수수 생산을 좌우한다는 내용을 담고 있다. [관련 논문]
메시나 교수는 이와 관련해 “이 논쟁은 가뭄과 기후변화에 대응할 수 있는 기술에 대한 투자에 영향을 미칠 수 있기 때문에 중요하다”면서 “문제의 원인을 알아내지 못하면 우리 사회가 잘못된 해결책에 투자를 할 수도 있다”고 말했다. 그는 기후변화와 식량 위기에 대응하기 위해선 유전학과 경작 환경, 곡물 재배 등에 관한 정보가 모두 통합돼야 한다고 말했다.
한편 딥마인드가 개발한 딥러닝 AI로, 단백질 구조를 밝히는데 성과를 낸 알파폴드는 인류의 다른 주식인 감자와 관련된 연구에 쓰였다. 감자는 열에 약하기 때문에 더운 날씨에 견딜 수 있는 유전자와 단백질 구조를 찾는데 알파폴드가 활용됐다고 액시오스는 전했다.
정병일 위원 jbi@aitimes.com
