농장에서 식탁까지: AI가 농업 혁신을 주도하는 방법

2050년까지 세계 인구가 20억 명 증가할 것으로 예상됨에 따라 식량 생산량을 약 60% 늘려야 합니다. 인공지능(AI)은 농업 혁신을 주도하여 이러한 과제를 해결하는 데 도움을 주고 있습니다. AI 혁신은 가축을 모니터링하고, 작물 성장을 분석하고, 농장 장비 유지 보수가 필요한 시기를 예측하는 등 다양한 용도로 사용될 수 있습니다. 농업이라고 하면 농사만 떠올리는 경우가 많지만, 실제로는 다양한 기능과 과정을 포괄하는 개념입니다.

농업 분야의 AI의 영향을 더 잘 이해하기 위해 과일의 수명 주기를 예로 들어보겠습니다. 과일이 밭에서 식탁으로 오는 동안 어떤 일이 일어날까요?

이 블로그에서는 과일의 심기, 재배, 수확부터 가공, 운송, 판매에 이르기까지 모든 단계에서 AI가 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다. 시작해 볼까요!

과일 심기를 위한 농업 분야의 새로운 기술 도입

과일 작물의 수명 주기에서 첫 번째 단계는 씨앗을 선택하고 심는 것입니다. 농부는 어떤 과일을 재배할지 결정해야 합니다. 머신러닝과 같은 AI 기술을 사용하여 대량의 데이터를 분석하여 농부가 특정 토양 및 기후 조건에 가장 적합한 씨앗을 선택하도록 도울 수 있습니다. AI는 과거 날씨 패턴, 토양 구성 및 작물 성능 데이터를 평가하여 가장 잘 자랄 가능성이 높은 최적의 씨앗 품종을 추천할 수 있습니다. 씨앗 선택에 사용되는 AI는 많은 관심과 잠재력을 가진 지속적인 연구 분야입니다. 

예를 들어, 2018 CGIAR 인스파이어 챌린지에서는 더 스마트한 종자 선택을 위해 머신러닝을 사용하는 프로젝트에 10만 달러의 상금이 수여되었습니다. 이 프로젝트는 바이오센스 인스티튜트와 CIMMYT의 연구원들이 주도했습니다. 이들은 멕시코의 수백 개 평가 사이트에서 수집한 다양한 옥수수 신품종에 대한 데이터를 사용해 종자 성능을 예측하는 모델을 개발했습니다. 데이터 기반 접근 방식은 성공적인 수확의 가능성을 높이고 작물 실패의 위험을 줄입니다. 최적의 종자 유형이 선택되면 컴퓨터 비전이 종자의 품질을 확인하기 위해 개입할 수 있습니다.

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컴퓨터 비전을 활용한 종자 품질 평가

컴퓨터 비전은 과일 종자의 고해상도 이미지를 분석하여 육안으로는 식별하기 어려운 결함, 질병 및 유전적 특성을 감지하는 데 사용될 수 있습니다. 다양한 컴퓨터 비전 작업을 통해 이러한 이미지를 분석하여 종자를 분류, 등급화하고 품질을 평가할 수 있습니다. AI는 이러한 작업을 자동화하여 최고 품질의 종자만 심도록 보장하고 농부들이 더 나은 작물 수확량을 달성할 수 있도록 지원합니다.

예를 들어, Seed X의 GeNee™ Sorter는 종자 선택 과정을 개선하는 AI 기반 종자 선별기입니다. 이 선별기는 종자를 두 가지 범주로 나눕니다. 발아 가능성이 높은 고품질 종자는 기본 상자로 보내고, 발아 가능성이 낮은 종자는 보조 상자로 분류합니다. 색상, 모양, 크기, 유전적 순도 평가, 발아율 예측과 같은 작업을 처리하며, 선별기 덕분에 발아율이 90% 이상으로 향상되어 더 많은 종자가 건강한 식물로 성공적으로 자라게 됩니다.

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AI를 활용한 과일 재배 및 수확

AI는 토양 분석 및 작물 모니터링을 개선하는 데에도 사용될 수 있습니다. 첨단 카메라가 장착된 드론이 과일밭 위를 날아다니며 토양 및 식물 건강에 대한 자세한 이미지를 캡처합니다. 이러한 이미지는 토양 수분, 영양 수준 및 식물 건강의 변화를 보여주는 지도를 만드는 데 사용됩니다. 이미지 분석에서 얻은 통찰력을 바탕으로 잡초 감지, 성장 모니터링, 수확량 예측, 관개 조절, 비료 정밀 살포, 표적 해충 방제와 같은 작업을 수행할 수 있습니다. AI를 사용한 실시간 모니터링은 과일 작물 수확량을 개선하고 지속 가능한 농업 방식을 장려하는 데 도움이 될 수 있습니다.

최적의 시기보다 단 하루 먼저 또는 늦게 밭을 수확하면 농부의 잠재적 수입이 3.7%에서 최대 20.4%까지 감소할 수 있습니다. AI는 과일을 수확하기에 가장 좋은 시기를 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 전통적인 수확 방법은 수작업에 크게 의존하며 효율성이 떨어지고 시간이 더 오래 걸릴 수 있습니다. AI 지원 수확 방법은 첨단 센서와 머신러닝 알고리즘을 사용하여 과일 색상, 크기 및 환경 조건에 대한 데이터를 분석하여 숙성도를 예측합니다. 이러한 방식으로 과일은 최상의 상태일 때 수확되어 수확량이 증가하고 낭비가 줄어듭니다.

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수확 후 처리: 과일 분할 및 포장의 부피 분석

수확 후 다음 주요 단계는 최고의 농산물이 소비자에게 전달될 수 있도록 과일을 분류하고 등급을 매기는 것입니다. AI는 과일 분할의 부피 분석에 사용될 수 있습니다. Ultralytics YOLOv8과 같은 컴퓨터 비전 모델을 적용하여 과일의 크기, 모양 및 품질을 평가할 수 있습니다.

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이 프로세스에는 컨베이어 벨트에서 과일의 고해상도 이미지를 캡처하고, YOLOv8 모델을 사용하여 개별 과일을 분할하고, 부피 분석을 수행하여 크기와 모양을 측정하고 결함을 감지하는 과정이 포함됩니다. 분석을 기반으로 과일은 적절한 포장, 처리 또는 유통을 위해 자동으로 분류되고 등급이 매겨집니다. AI 기반 분류 및 등급화는 효율성, 정확성 및 일관성을 향상시키고 낭비를 줄이며 수확물의 가치를 극대화합니다.

과일이 분류되고 등급이 매겨지면 자동 포장 기계가 정확하게 포장할 수 있습니다. AI 기반 OCR(광학 문자 인식) 시스템은 포장의 정확성을 확인하고 라벨, 바코드 및 기타 중요한 정보를 검증하여 표준 및 규정 준수 여부를 확인합니다. 이러한 방식으로 포장을 검사함으로써 유통 기한이 지난 제품과 같은 상황을 방지할 수 있습니다. AI는 잘못된 라벨이나 만료된 날짜를 감지하고 제품이 소비자에게 도달하기 전에 수정하도록 표시할 수 있습니다.

과일의 소매 및 유통 분야에서 AI 혁신

이제 최고의 과일이 포장되어 배송 준비가 되었다고 가정해 보겠습니다. AI는 경로를 최적화하여 과일의 물류 및 운송을 개선할 수 있습니다. 운송 중에 과일을 신선하게 유지하고 가장 효율적인 배송 경로를 찾는 것은 주요 과제입니다. AI 알고리즘은 교통 패턴, 기상 조건 및 배송 일정을 분석하여 최적의 경로를 결정하고 이동 시간과 비용을 줄일 수 있습니다.

과일이 매장에 도착한 후에도 AI는 재고 관리 및 수요 예측에서 중요한 역할을 계속합니다. AI 시스템은 판매 데이터, 고객 선호도 및 계절적 추세를 분석하여 수요를 보다 정확하게 예측할 수 있습니다. 소매점은 AI에서 얻은 통찰력을 기반으로 최적의 재고 수준을 유지하고 과잉 재고 또는 재고 부족의 위험을 줄일 수 있습니다. 

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컴퓨터 비전은 매장에서 실시간으로 선반 재고를 모니터링하는 데 사용될 수 있습니다. 객체 감지를 사용하여 AI 기반 카메라는 재고가 부족하거나 부적절하게 배치된 경우를 식별하고 직원에게 재고를 보충하거나 선반을 재배치하도록 알릴 수 있습니다. AI는 적절한 양의 신선한 농산물을 적시에 확보함으로써 고객 만족도를 높이고 음식물 쓰레기를 줄이는 데 도움이 됩니다.

AI가 과일 산업에 미치는 전반적인 영향

AI는 소비자가 더 나은 품질의 과일을 얻을 수 있도록 돕는 데 큰 역할을 할 수 있습니다. 과일 산업에서 성공적인 AI 통합의 좋은 예는 Nature Fresh Farms입니다. Nature Fresh Farms는 AI 기술을 사용하여 종자에서 매장에 이르기까지 운영 방식을 혁신했습니다. AI 기반 센서와 데이터 분석은 온실의 기후 및 습도 수준에서 농산물 운송 물류에 이르기까지 모든 것을 추적하고 관리하는 데 도움이 됩니다. Nature Fresh Farms는 성장 조건을 최적화하고 관개를 제어하며 비용을 절감했습니다. 또한 AI 시스템은 포장 후 24~48시간 이내에 농산물을 슈퍼마켓 선반에 도달하게 하여 운송 시간을 크게 줄이고 신선도를 유지할 수 있습니다.

많은 이점에도 불구하고 과일 산업에서 AI를 사용하는 데에는 몇 가지 잠재적인 단점이 있습니다.

• 구현 비용: AI 기술에 대한 초기 투자는 높을 수 있으며, 이는 일부 농부와 생산자에게 장벽이 될 수 있습니다.
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• 기술 의존성: AI 및 기술에 대한 과도한 의존은 특히 기술적인 문제나 오류가 발생하는 경우 관리하기 어려울 수 있는 의존성을 만들 수 있습니다.
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• 유지 관리: AI 시스템은 효과적으로 작동하기 위해 정기적인 유지 관리 및 업데이트가 필요하며, 이는 지속적인 비용과 운영 복잡성을 가중시킬 수 있습니다.
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• 사용의 복잡성: 일부 농부들은 AI 기술을 이해하고 사용하는 데 어려움을 느껴 교육 및 지원이 필요할 수 있습니다.

미래를 경작하다

씨앗 선택부터 과일 숙성까지, AI는 농장에서 식탁에 이르기까지 농산물의 전체 라이프사이클에 걸쳐 농업을 변화시키고 있습니다. AI는 농부들이 토양 건강을 모니터링하고, 최적의 수확 시기를 예측하고, 농산물을 정확하게 분류하는 데 도움을 줍니다. 자원 최적화, 폐기물 감소, 작물 수확량 향상을 통해 AI는 농업을 더욱 효율적이고 지속 가능하게 만듭니다. 비용, 기술 전문성 필요, 데이터 품질에 대한 의존성과 같은 어려움에도 불구하고 AI의 장점은 많은 경우 이러한 어려움을 상쇄할 만큼 가치가 있습니다. 그렇기 때문에 점점 더 많은 농부들이 AI를 도입하고 있습니다.

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