인공지능(AI)은 다양한 분야에 걸쳐 빠르게 변혁을 일으키고 있으며, 농업도 예외는 아닙니다. 농업에 AI가 통합되면서 전례 없는 정밀성, 효율성, 생산성을 제공하며 농업 관행에 혁명을 일으키고 있습니다. 이미 드론을 이용한 농업을 활성화 되어있고, 작물 상태 모니터링, 자율 트랙터, 온실 자동화 등 수많은 반복적인 일을 자동화 시킬 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 농업과 인공지능을 접목한 다양한 사례와 이점에 대해 알아보겠습니다.
농업과 AI의 이점
정밀 농업
정밀 농업은 AI의 중요한 응용 분야입니다. 현재 활발히 사용되는 예로는 AI 기반 드론이 있습니다. 다중 스펙트럼, 열화상, 초분광 센서가 장착된 드론은 농작물 상태에 대한 심층적인 데이터를 수집하여 식물의 건강 상태, 토양 수분, 해충의 존재 여부와 같은 요소를 평가할 수 있습니다. 게다가 식물 잎의 색을 캡처하고 분석하여 영양 결핍을 감지할 수 있습니다. 이러한 수준의 세부 정보를 통해 가장 필요한 곳에 자원을 투입하여 낭비를 최소화하고 작물 수확량을 극대화할 수 있습니다.
자동화 기계
AI 기반의 자동화 기계는 농업에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 예를 들어, John Deere와 같은 기업은 사람의 개입을 최소화하면서 밭을 탐색하고 작물 파종 및 살포와 같은 작업을 수행할 수 있는 자율 트랙터를 개발했습니다. 마찬가지로 로봇은 잡초 제거, 과일 따기 등의 작업을 수행하는 데 사용되어 상당한 노동력 절감과 효율성 증대로 이어지고 있습니다.
농작물 및 토양 분석의 AI
고급 머신러닝 모델은 작물 수확량을 예측하고 토양의 건강 상태를 분석합니다. 예를 들어, 타라니스와 같은 플랫폼은 AI와 머신러닝을 사용하여 위성 이미지, 일기 예보, 토양 데이터를 분석합니다. 이러한 플랫폼은 몇 달 전에 작물 수확량을 예측하여 효과적으로 계획을 세우고 손실을 최소화할 수 있도록 도와줍니다.
지속 가능한 농업
Nuru AI와 같은 스타트업은 AI를 활용하여 농작물 질병과 해충의 공격을 초기에 식별하여 광범위한 살충제의 필요성을 줄이고 있습니다. 마찬가지로 AI 기반 관개 농업 시스템은 일기 예보와 토양 수분 수준에 따라 물 사용량을 조정하여 물 낭비를 최소화할 수 있습니다.
다양한 실사례
가축 건강 모니터링
IoT(사물 인터넷) 디바이스와 AI 기술을 결합하여, 가축의 건강과 상태를 실시간으로 모니터링합니다. 동물에 부착된 센서는 심박수, 체온, 활동 수준, 먹이 습관 등 다양한 데이터 포인트를 추적할 수 있습니다. 그런 다음 AI 알고리즘이 이 데이터를 분석하여 각 동물의 건강에 대한 인사이트를 제공하고 질병의 징후를 조기에 감지합니다. 이러한 AI 활용을 통해 적시에 수의사가 개입하고, 동물 복지를 개선하며, 농장 생산성을 높일 수 있습니다.
온실 자동화
최적의 재배 환경을 조성하기 위해 온실 자동화 시스템에도 AI가 활용되고 있습니다. 고급 알고리즘은 온도, 조도, 습도, CO2 농도를 모니터링하는 센서의 데이터를 분석한 다음 자동으로 조건을 조정하여 식물 성장을 최적화할 수 있습니다. 이러한 정밀한 제어는 수확량을 극대화하고 자원 낭비를 줄이는 데 도움이 됩니다.
정밀 관개 분야의 AI
정밀 관개 시스템은 AI를 사용하여 적시에 적절한 양의 물을 공급합니다. 이러한 시스템은 토양 수분 센서, 일기 예보, 작물 데이터를 사용하여 관개 일정과 물의 양을 자동으로 조정합니다. 그 결과 많은 농업 지역에서 중요한 자원인 물을 절약하고 작물 수확량을 개선하는 데 도움이 됩니다.
농장 관리 시스템
AI 기반 농장 관리 시스템을 통해 농부들은 농장 운영의 거의 모든 측면을 보다 효율적으로 관리할 수 있습니다. 이러한 시스템은 날씨를 추적 및 예측하고, 작물의 상태를 모니터링하고, 재배 일정을 관리하고, 재고 및 인력 관리까지 지원할 수 있습니다.
양식업의 AI
양식장에서 pH, 산소 수준, 온도와 같은 수질 매개변수를 모니터링하는 데 사용됩니다. 또한 AI 알고리즘은 이러한 매개변수를 기반으로 질병 발생이나 기타 문제를 예측할 수 있어 사전 예방적 관리와 건강한 어류 개체군을 유지할 수 있습니다.
식물 육종을 위한 드론 기술
AI 기반 드론은 농작물 건강 모니터링뿐만 아니라 식물 육종에도 사용됩니다. 예를 들어, 특정 특성을 기반으로 우수한 식물을 식별하고 표시하여 새롭고 개선된 작물 품종을 개발하는 과정을 가속화할 수 있습니다.
마무리
하지만 아직 인공지능의 발전의 최적화를 이루지 못했기 때문에 다양한 보완도 필요합니다. 예를 들어, 소규모 농가는 초기 비용 때문에 어려움을 겪을 수 있고, 작동에 필수적인 원격 농업 지역의 연결성 문제 등이 발생할 수 있습니다.
농업에 AI를 도입하면 가능성의 세계가 열립니다. 스마트 농업의 사례가 늘어나면서 효율성, 지속 가능성, 식량 수요를 더 잘 충족시킬 수 있다는 측면에서 저비용 고효율을 극대화 할 수 있습니다. 또한 작물 건강 모니터링, 가축 관리, 농장 관리 등의 다양한 분야에서 활용이 되는 만큼 기술이 발전하고 접근성이 높아짐에 따라 전 세계 식량 생산과 지속 가능성에 미치는 긍정적인 영향은 더욱 커질 것입니다.