인공지능과 농업이 만나면 농부들은 더 이상 쌀 한 알을 얻기 위해 힘들게 일할 필요가 없습니다.
농업 생산에서 머신 러닝, 컴퓨터 비전, 혼합 현실과 같은 AI 기술을 사용하여 지능형 농업을 구축하면 기존 농업 생산의 효율성을 높일 수 있습니다.키워드: AI 농업, 혼합 현실, 컴퓨터 비전
청명절이 지나고 곡우가 다가오면서 곳곳에서 봄철 농사철이 시작되었습니다.
중국의 농업 문화는 오랜 역사를 가지고 있습니다. 신석기 시대부터 비교적 성숙한 농경문화를 가지고 있었습니다. 또한 세계에서 가장 먼저 기장과 쌀을 재배한 나라이기도 합니다.
농업 대국으로서 우리나라는 줄곧 농업을 최우선으로 생각해 왔으며, 올해 양회에서도 '3농 문제'가 주요 의제로 등장했습니다. 농업 문명은 약 8,000년 전부터 시작되었지만, 생산에 기계화된 농업 기계를 사용하는 것은 중화인민공화국이 건국된 이후에야 점진적으로 발전하기 시작했습니다. 오랫동안 중국 농부들은 "날씨에 맞게 먹어요".
지난 수십 년 동안 기술과 농업 과학의 급속한 발전으로 농업의 모든 측면에서 품질과 효율성이 더욱 과학적인 방식으로 향상되어 60억 명이 넘는 사람들에게 식량을 공급할 수 있게 되었습니다.
오늘날 인공지능은 점차 농업 생산에 활용되고 있으며, 이번에는 농부의 생산성이 향상될 것입니다. 조사에 따르면, 농업기술 혁신을 통해 농업기술 스타트업은 AI 혁신기술을 활용해 작물에 필요한 물 소비량을 95% 줄이는 동시에, 전통 농업에 비해 농지 생산량을 100배 늘렸습니다.
지금까지의 발전을 볼 때, AI 농업은 좋은 성과를 거둔 것으로 보인다.
농사짓기 전 수확 시뮬레이션
현재 농업에 대한 인공지능 개입의 주요 수단은 머신러닝과 같은 기술을 통해 방대한 양의 데이터를 통계적 모델에 입력하여 농산물의 재배와 성장을 지능적으로 모니터링하고 파악하여 생산 효율성과 제품 품질을 향상시키고 농업 생산에 대한 조언과 지원을 제공하는 것입니다.
농장에서는 작물 건강, 날씨, 토양 등에 대한 방대한 데이터를 수집할 수 있습니다. ML의 분석 및 예측 기능을 활용하면 작물 및 축산 분야에 자동화된 지능형 솔루션이 제공될 것입니다.
이제 농업 생산에는 혼합현실(MR)이라는 특정 시뮬레이션 기술이 점차 적용될 것입니다. 실제 세계와 가상 세계를 혼합하여 물리적 개체와 가상 정보를 모두 포함하는 새로운 시각화 환경을 만들고, 이는 반드시 "실시간"이어야 합니다.
MR 혼합현실을 농업에 적용하면 그 기능은 매우 강력해집니다. 과거에는 농부들이 마을이나 도시에서의 경험과 홍보에 따라 재배하고 싶은 작물을 선택했습니다. 올해 콩 재배가 안 되면 토마토를 심으면 됩니다. 토마토가 자라지 않으면 고추를 심었을 것이다.
하지만 오래된 경험이 가장 효과적인 해결책은 아니다. 날씨, 해충 및 질병, 관개로 인해 수확에 실패할 수 있습니다. 기존 방법의 시행착오 비용은 엄청나게 높습니다.
이제 3D 매핑을 살펴보겠습니다. 3D 매핑을 사용하면 데이터를 가상 환경으로 변환할 수 있습니다. 따라서 다양한 작물에 대한 심기 계획을 세우는 데 사용할 수 있으며, 원격 장비 모니터링이나 제어 등에도 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 농사를 짓기 전에 특정 작물의 성장을 계산하고 최종 수확을 시뮬레이션할 수도 있습니다.
과학자들은 농부들에게 MR 지원 "헬멧"이나 "고글"을 사용해 작물 상태를 관찰할 수 있는 기회도 제공하고 있습니다. 시각화, 센서, VR 및 기타 기술을 활용하여 농장의 실시간 모니터링, 시설 제어, 지능형 관리 등을 달성합니다.
물론, 이는 물리적 세계에서 디지털 정보의 잠재적 계층화를 탐구하는 시작일 뿐입니다. 상상력을 활용해 디지털 시뮬레이션을 구현하면 실제 실패율을 줄이고 잠재적인 사용 사례를 더 많이 탐색할 수 있습니다.
컴퓨터 비전, 머신 러닝, 신경망이 모두 하나로 합쳐집니다.
농장 수확량과 효율성을 개선하기 위한 AI의 활용 사례와 응용 분야가 점점 더 늘어나고 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 측면에서:
자동화를 위한 컴퓨터 비전: 스마트 농업 장비에는 카메라, GPS, 비디오 데이터 처리 기술이 탑재되어 모든 데이터를 클라우드로 전송하지 않고도 지능적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 컴퓨터 비전 시스템을 사용하면 트랙터가 길을 찾고, 장애물을 감지하고, 특정 유형의 작물을 수확하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
머신러닝 기반 스마트 관개: 사람들은 관개 장비를 이용해 식물에 물을 주거나 화학물질을 뿌립니다. 보다 현대적인 관개 시스템은 통합 ML 기술을 사용해 잡초와 작물을 구별하고 제초제를 잡초에 뿌립니다. 즉, 제초제 사용이 줄어들어 비용이 낮아지고 더 안전한 식품을 생산할 수 있게 됩니다.
토양 분석을 위한 신경망: 신경망 모델을 통해 토양 특성을 분석하고, 토양 특성과 적합한 작물 품종 간의 상관관계 모델을 수립합니다. 비침습적 지면 투과 레이더 이미징 기술과 전자기 유도 토양 센서에서 얻은 신호를 결합하여 토양 표면의 점토 함량에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 해당 토양이 작물을 심기에 적합한지 정확하게 판단하고 작물 생산 효율성과 경제적 이익을 개선하는 데 도움이 됩니다.
AI와 결합된 위성 데이터 분석: 하베스팅(Harvesting)이라는 스타트업은 위성 데이터를 분석하고 독점적인 머신 러닝 알고리즘을 통해 옥수수 수확량을 예측할 수 있으며, 이를 통해 식물의 전반적인 상태를 파악할 수 있습니다.
기술 거대 기업의 AI 농업으로의 길
자원과 기술력을 갖춘 국내 대기업들도 지난해부터 AI 농업 연구를 시작했다.그들은 AI 농업 개발에 모범을 보였습니다.
알리바바가 2018년 6월에 출시한 ET 농업 브레인은 일부 농업 문제를 해결할 수 있습니다. 예를 들어 돼지 사육에서는 AI가 머신 비전 카메라와 데이터 분석 기능을 사용하여 돼지의 성장 데이터를 관찰하여 적자생존의 원리를 구현합니다.
또한, 음성인식과 적외선 온도 측정 기술이 돼지 농장에 도입되고, AI를 활용해 돼지의 체온과 음성을 통해 건강 상태를 예측함으로써 궁극적으로 암퇘지의 분만 능력을 향상시키고 사망률을 낮추는 데 기여합니다.
작년 11월, JD Digits도 AI 지원 돼지 사육에 대한 작업을 시작했습니다. AI 카메라와 데이터 인텔리전스 시스템을 활용하는 것 외에도, 사육 검사 로봇, 사료 공급 로봇 등 IoT 시스템과 로봇 관리 시스템을 추가했으며, 농장 관리를 돕기 위해 '돼지 얼굴 인식' 기술도 도입했습니다.
돼지 사육 외에도 AI는 작물 재배 분야에서도 큰 진전을 이루었습니다. 알리의 ET 농업 두뇌는 멜론과 상추에 대한 농업 작업에 대해 보고했습니다. 작년 12월, 텐센트 AI 연구실 팀은 강화 학습 알고리즘을 사용하여 자율 온실 챌린지에서 지능형 "오이 심기" 프로젝트를 구현했고, 궁극적으로 "AI 전략" 종목에서 1위, 전체 2위를 차지했습니다.
이들 주요 기술 기업의 사례는 아직 시범 및 탐색 단계에 있으며, 대규모로 적용되기까지는 아직 갈 길이 멀 수도 있습니다. 이는 AI 농업의 발전이 몇 가지 과제에 직면해 있음을 보여줍니다.
한편, 전통 농업의 발전으로 인해 AI 모델이 분석하고 처리할 수 있는 데이터 양은 제한적이며 표준화 수준도 매우 낮습니다. 반면, AI 농업을 위한 기술 장비는 재구축되고 개선되어야 합니다.이는 알고리즘 전략의 문제일 뿐만 아니라 하드웨어 기술 지원과 같은 엔지니어링 문제를 해결하는 문제이기도 합니다.
그러나 사회의 발전과 함께스마트 농업으로 얻을 수 있는 수익과 이익의 잠재력은 무한합니다.. 일부 예비 신청 결과는 어느 정도 성공을 거두었습니다. AI의 합리적인 활용을 통해 우리는 지능적 농업의 길로 더욱 나아갈 것입니다.