경험의 육종을 데이터로,
데이터 예측을 실제 육종 현장으로
생성형 AI 기반 디지털육종
통합 에이전트
목표 형질 성장부터 교배 설계, 세대 전개 시뮬레이션,
현장 검증과 결과 관리까지 육종의 전 과정을
AI 하나로 연결하는
디지털육종 통합 에이전트
AI Breeder SQMTM을 소개합니다.
WHY AI BREEDER SQMTM
AI BREEDER SQMTM의 주요 혜택
분석 중심 디지털육종에서
실행 중심 AI 육종으로의 전환을 제안합니다.
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단축된 품종 개발 시간
6~8년이상의 긴 개발시간을 최소 2~3년으로
단축하여 빠른 시장 대응이 가능합니다. -
데이터 기반 의사결정
개인의 직관에 의존하여 재현성, 일관성이
부족했던 기존 육종방식의 한계를 보완합니다. -
분산된 육종 데이터 연계
유전체, 표현형 등 다양한 데이터가 분산되어
현장 활용이 어려웠던 기존의 한계를 보완하고
데이터 연계를 통한 분석 효율을 극대화합니다. -
효율적인 교배·검정 실행
최적 교배조합 제안, 데이터 기반의 선발
등으로
시간 및 비용 낭비를 줄이고
효율성을 높입니다.
AI BREEDER SQMTM
분석을 넘어 실행으로 이어지는
AI BREEDER SQMTM
개발 기간 단축, 성공 확률 향상, 데이터 기반 의사 결정 등으로
육종 산업 경쟁력과 경제적 가치를 창출합니다.
AI BREEDER
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육종 에이전트 생성형 AI
- 목표 형질 이해
- 유전자 · 표현형 해석
- 교배조합 설계
- 결과 예측 및 설명
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전략 플래너 Agent Workflow
- 목표 설정
- 자원 탐색 및 선별
- 전략 시뮬레이션
- 결과 분석 및 피드백
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Breeding Panel Multiplex PCR
- 다중 마커 분석
- 고속 · 정확한 유전형
- 품종 판별 및 검증
- 데이터 자동 연계
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디지털 필드북 Vision AI
- 생육 · 품질 진단
- 표현형 자동기록
- 데이터 수집 표준화
- 실시간 현장 인사이트
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육종 기간 단축
개발 기간 30%이상 단축
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의사결정 고도화
데이터 기반 전략으로
성공률 향상 -
비용 절감
검정 자원 최적화로
비용 절감 -
산업 경쟁력 향상
신품종 개발 가속으로
시장 선도
PROCESS
목표 설정부터 육종 계획 수립까지최적의 의사결정을 지원하는
AI BREEDER SQMTM
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STEP 1
데이터 업로드
유전체, 표현형, 환경 정보 등
다양한 육종 데이터를 업로드합니다. -
STEP 2
목표 형질 설정
개선하고자 하는 핵심 형질과
목표 조건을 설정합니다.
(예시 : 당도, 수량성, 병저항성 등) -
STEP 3
부모조합 AI 추천
AI 모델이 목표형질에 최적화된
후보 부모조합을 추천합니다. -
STEP 4
세대전개·교배 시뮬레이션
세대전개 및 교배 시나리오를 시뮬레이션하여
자손세대 성능을 예측합니다. -
STEP 5
검정계획·결과 관리
결과를 검증하고
체계적으로 후속 관리를 진행합니다.
RECOMMEND
이런 조직을 위해 만들어졌습니다
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데이터 기반
종자기업 -
디지털육종 연구자
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대학·연구기관
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그린바이오 기업