농업에서 AI를 사용하는 방법 -

21세기에 농업은 급변하는 환경에 대응해야 한다. 물과 토지와 같은 자원에 영향을 미치는 기후 문제와 인구가 폭발적으로 증가하면서 농업은 더욱 어려워지고 있다. 하지만 다행히도 인공 지능(AI)의 발전으로 농부들은 변화하는 상황과 수요를 더 쉽게 따라잡을 수 있게 되었다. 토양과 작물 모니터링부터 살충제와 비료 살포에 이르기까지 AI를 사용하여 일상적인 농업 작업을 더 쉽고 효율적으로 수행할 수 있다.

궁금하다면? 사진을 통해 자세히 확인해 보도록 하자.

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작물 및 토양 모니터링 -

농업에서 AI의 첫 번째 중요한 적용은 작물 및 토양 모니터링과 관련이 있다. 농작물을 재배할 때는 토양에 적절한 영양분이 있어야 하며 진행 상황을 모니터링해야 한다.

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작물 및 토양 모니터링 -

전통적으로 농부들은 수작업으로 토양 구성을 확인하고 직접 관찰하여 작물의 성장을 추적했다. 그러나 이는 정확하지도 않고 효율적이지도 않다.

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작물 및 토양 모니터링 -

AI 덕분에 농부들은 이제 드론(UAV)을 사용하여 이미지 데이터를 캡처하고 컴퓨터 비전 모델을 훈련하여 토양과 작물 상태를 지능적으로 모니터링할 수 있게 되었다.

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질병 발견 -

AI를 활용하여 농부들이 농업의 가장 예측할 수 없고 파괴적인 측면 중 하나인 곤충과 식물 질병에 대처할 수 있도록 도울 수도 있다.

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질병 발견 - 식물 질병과 해충은 농부의 수확에 치명적일 수 있다. 하지만 이미지 인식 기술 덕분에 이제 감지가 자동화될 수 있다.

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질병 발견 -

이미 이미지 분류, 감지 및 이미지 분할 모델을 사용하여 농부들이 식물의 건강을 관리하는 데 도움이 되는 기술이 개발되어 있다.

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가축 모니터링 -

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가축 모니터링 -

AI 농업 게임의 핵심 업체는 오버헤드 카메라와 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 소의 건강과 행동을 모니터링하는 제품을 개발하는 CattleEye다.

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가축 모니터링 -

잠재적으로 심각한 문제를 발견하기 위해 젖소 옆에 물리적으로 서 있을 필요가 없기 때문에 농부들에게는 분명한 이점이 있다.

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정확한 분사 -

지금까지 농장에서 문제를 발견하는 데 AI를 사용할 수 있는 방법을 살펴보았다. 하지만 이러한 문제를 예방하는 데도 AI를 사용할 수 있다.

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정확한 분사 -

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정확한 분사 -

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자동 제초 -

잡초를 발견하기 위해 AI를 사용한다고 해서 농부들의 업무가 줄어드는 것은 아니다. 대신 원치 않는 잡초를 제거할 수 있는 기술이 필요하다.

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자동 제초 -

카메라와 이미지 인식 기술을 사용하여 잡초를 발견한 다음 볼트를 몰고 흙속으로 들어가 잡초를 제거하는 농업용 로봇인 보니럽(BoniRub)을 사용할 수 있다.

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자동 제초 -

보니럽은 잎의 크기, 모양, 색깔을 보고 잡초와 작물을 구분하는 법을 배운다. 그렇게 하면 귀중한 작물을 파괴하지 않고도 잡초를 제거할 수 있다.

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항공 감시 -

실제로 AI는 드론과 위성이 캡처한 이미지를 분석하여 농부들이 농장 전체(때로는 거대한)를 모니터링할 수 있도록 지원한다.

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항공 감시 -

AI를 사용하면 농부가 직접 토지를 지속적으로 관찰할 필요 없이 문제가 발생하면 자동으로 알림을 받을 수 있다.

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작물 분류 -

마지막으로, AI는 이미 수확한 작물을 분류하는 데 있어 농부들의 삶을 훨씬 더 쉽게 만들 수 있다.

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작물 분류 -

컴퓨터 비전을 사용하여 작물이 자랄 때 결함을 발견할 수 있는 것처럼 '좋은' 농산물과 '나쁜' 농산물을 분리하는 데도 사용할 수 있다.

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작물 분류 -

컴퓨터 비전은 농부의 과일과 채소의 크기, 모양, 색상을 검사하여 매우 높은 정확도로 분류 프로세스를 자동화할 수 있다.

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포괄적 잠재력 -

AI는 21세기에 걸쳐 농업 산업을 변화시키지는 않더라도 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있음을 알 수 있다.

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포괄적 잠재력 -

농부들 사이에서 컴퓨터 비전에 대한 접근성이 높아짐에 따라 효율성을 크게 개선하고 지속 가능성을 촉진할 뿐만 아니라 농산물의 건강과 품질을 높일 수 있는 잠재력이 있다.

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위험 -

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실업 -

한편으로는 광범위한 일자리 이탈을 초래할 수 있다. 실제로 인간이 전통적으로 수행하던 업무를 AI에 전가하면 상당한 일자리 손실이 발생할 수 있다.

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소유 집중도 악화 -

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데이터 개인정보 보호 문제 -

마지막으로, 다른 산업과 마찬가지로 AI가 방대한 양의 농업 데이터를 수집하기 시작할 때 고려해야 할 데이터 개인정보 보호 문제가 있다.

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나아가야 할 방향 -

좋든 싫든 AI는 농업을 변화시키기 위해 등장했다. 올바른 방식으로 사용되면 농부들이 21세기의 변화하는 환경 및 기후 요구에 적응하는 데 도움이 될 수 있다.

출처: (V7) (Forbes)

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