농업 분야의 AI가 정밀 농업, 가축 관리 등을 혁신하는 방법을 알아보세요. 지속 가능한 농업 방식에서 AI 기반 솔루션의 역할에 대해 알아보세요.
YOLO Vision 2025를 놓치지 마세요!
2025년 9월 25일
10:00 — 18:00 BST
하이브리드 이벤트
농업 분야의 AI가 정밀 농업, 가축 관리 등을 혁신하는 방법을 알아보세요. 지속 가능한 농업 방식에서 AI 기반 솔루션의 역할에 대해 알아보세요.
농업은 전례 없는 과제에 직면해 있습니다. 증가하는 인구, 기후 변화, 지속 가능한 방식에 대한 필요성은 혁신적인 솔루션을 요구합니다. AI 기술은 농업 부문에 크게 기여하고 식량 생산 및 농장 관리를 위한 혁신적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.
AI 기술은 식물 건강 감지 및 제초, 가축 관리, 온실 관리, 심지어 고급 기상 조건 분석과 같은 분야에 적용될 수 있습니다.
본 문서에서는 AI 기술이 농업을 어떻게 형성하는지 살펴보고, 파종 및 살포에서부터 고급 로봇 자동화 및 스마트 작물 관리에 이르기까지 다양한 농업 방식에서 AI의 역할을 중점적으로 다루겠습니다.
AI를 활용한 농업 로봇 기술은 노동 집약적인 작업을 자동화하여 농업에 새로운 수준의 정밀성을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, AI 기반 농업 솔루션인 자율 트랙터는 높은 정확도로 밭을 탐색하고, 씨앗을 심고, 비료를 살포하고, 폐기물을 줄이고, 전반적으로 지속 가능한 농업을 지원할 수 있습니다. 다음은 AI와 컴퓨터 비전 모델이 농업 작업 자동화에 어떻게 도움이 되는지에 대한 설명입니다.
온실은 작물 생산을 위한 통제된 환경을 제공하지만, 효율적으로 관리하는 것은 어려울 수 있습니다. AI는 효과적인 온실 관리에 사용될 수 있습니다. 컴퓨터 비전은 식물 상태를 모니터링하여 온실 운영을 자동화하는 데 도움이 됩니다. 이 모니터링을 기반으로 시스템은 온도, 환기 및 관개 시스템과 같은 내부 온실 파라미터를 실시간으로 조정합니다.
주요 응용 분야 중 하나는 식물 성장 모니터링입니다. AI 시스템은 YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델을 사용하여 이미지를 분석하여 잎 크기, 색상 및 모양을 측정할 수 있습니다. 이는 식물 성장을 추적하고, 성장 이상을 식별하고, 질소 결핍을 나타내는 노란색 잎과 같은 영양 결핍 징후를 감지하는 데 도움이 됩니다.
온실에서 AI 시스템의 또 다른 중요한 이점은 자동화된 질병 감지입니다. AI 시스템은 흰가루병, 역병 또는 잎반점과 같은 식물 스트레스 또는 질병의 초기 징후를 인식하여 재배자에게 경고하고 즉각적인 조치를 용이하게 하여 작물 손실을 제한하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
더욱이 Vision AI는 환경 센서와 통합하여 완벽한 성장 환경을 조성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 센서는 지속적으로 식물 건강을 모니터링하고 실시간 평가를 제공합니다. 이 데이터를 기반으로 AI는 온도, 습도 및 조명과 같은 매개변수를 자동으로 조정하여 성장을 최적화합니다.
이 자동화된 관리를 통해 작물이 최상의 조건에서 육성되도록 보장하여 농업에서 수확량과 지속 가능성을 향상시킵니다.
건강한 토양은 생산적인 농업의 기초입니다. 토양 내 영양소의 잘못된 조합은 작물 건강과 성장에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 농부들은 AI를 사용하여 토양 영양소와 그것이 작물 수확량에 미치는 영향을 분석하여 필요한 조정을 할 수 있습니다.
예를 들어, SoilOptix는 초분광 이미징 및 AI를 사용하여 영양소 수준 및 기타 중요한 속성의 변화를 제공하는 상세한 토양 지도를 만듭니다. 인간의 모니터링은 정확도가 제한적이지만 컴퓨터 비전 모델은 토양 상태를 모니터링하여 작물 질병 퇴치를 위한 정확한 데이터를 수집할 수 있습니다.
효율적인 가축 관리는 동물 건강, 농장 지속 가능성 및 증가하는 인구의 단백질 수요를 충족하는 데 중요합니다. 이를 위해서는 가축 생산량과 품질 모두를 향상시켜야 합니다.
AI 및 컴퓨터 비전 도구는 동물 관리 모니터링, 분석 및 자동화를 용이하게 함으로써 축산업을 변화시키고 있습니다. 예를 들어 CattleEye는 컴퓨터 비전 및 AI와 함께 드론과 카메라를 사용하여 원격으로 소의 건강을 추적하고 특이한 행동 및 분만과 같은 활동을 식별하는 솔루션을 개발했습니다.
또한, AI 솔루션은 가축에 대한 식단 및 환경적 요인의 영향을 분석할 수 있습니다. 이는 농부들이 소의 복지를 개선하고 잠재적으로 우유 생산량을 늘리는 데 도움이 됩니다. YOLOv11과 같은 모델은 실시간 데이터를 제공하여 가축 관리를 간소화하는 데 사용될 수 있습니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
AI는 생산 계획부터 물류 및 유통에 이르기까지 농업 공급망을 간소화하고 있습니다. 첨단 AI 알고리즘은 다음과 같은 공급망의 다양한 측면을 최적화하는 데 사용되고 있습니다.
이제 컴퓨터 비전 모델이 AI 시스템이 이미지와 비디오를 분석할 수 있도록 어떻게 지원하는지 자세히 살펴보겠습니다.
YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 강력한 도구입니다. 객체를 정확하게 감지하고 분류하려면 대규모 데이터 세트의 이미지에 대해 훈련해야 합니다. 이 훈련 과정에는 모델에 수천 개의 레이블이 지정된 이미지를 제공하는 것이 포함됩니다. 이러한 레이블은 이미지의 각 객체가 무엇인지 모델에 알려줍니다(예: 잡초, 작물, 소 또는 트랙터).
훈련이 완료되면 이러한 모델을 다양한 플랫폼에 배포하여 실시간 시각적 데이터를 캡처하고 분석할 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
또한, YOLOv11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 객체 탐지에서 탁월하며 한 단계 더 나아가 분할(Segmentation)도 수행할 수 있습니다. 분할은 객체의 픽셀 단위 정밀한 윤곽선을 제공합니다. 이는 다음과 같은 농업 작업에 적용할 수 있습니다.
정밀 농업에서 AI의 이점은 수없이 많고 광범위합니다. 몇 가지 장점을 살펴보겠습니다.
농업에서 AI의 잠재력은 엄청나지만, 농업 자동화에 AI를 구현하는 데에는 몇 가지 과제가 남아 있습니다.
AI는 미생물을 사용하여 단백질 및 효소와 같은 물질을 생산하는 프로세스인 정밀 발효를 통해 대체 단백질 생산을 최적화하는 데 사용되고 있습니다. 이 기술은 지속 가능하고 효율적인 단백질 공급원을 제공함으로써 식품 산업을 재편할 수 있습니다.
AI는 작물을 수직으로 쌓인 층에서 재배하는 수직 농업과 같이 보다 지속 가능한 농업 방식에 기여할 수 있습니다. 이 방법은 자원 사용을 최적화하고 낭비를 줄이며 환경 영향을 최소화합니다.
모바일 기술과 AI를 통합하면 고급 농업 AI 기반 도구를 만들어 농부들이 최적의 파종 시기, 작물 관리 전략 및 질병 예측에 대한 통찰력을 제공하여 수확량을 늘리는 데 도움이 될 수 있습니다.
오늘날 AI는 농업의 모든 측면을 최적화하고 전통적인 농업 방식을 변화시키고 있습니다. 이는 현대적인 과제를 해결하기 위한 지속 가능한 솔루션을 제공합니다. AI를 통해 농부들은 더 적은 자원으로 더 높은 수확량을 생산하고, 환경에 미치는 영향을 최소화하며, 동물 복지를 향상시킬 수 있습니다.
Ultralytics YOLO11은 실시간으로 객체를 감지하고 분류하는 데 탁월한 정확도를 제공합니다. 이는 정밀한 파종, 표적 살포 및 자동 제초를 가능하게 하여 농업 로봇 공학을 강화할 수 있습니다. YOLO11은 또한 개별 동물과 그 행동 및 건강을 감지하여 축산 관리를 개선하고 귀중한 통찰력을 제공하는 데 도움이 됩니다.
커뮤니티에 참여하여 최신 AI 발전에 대한 최신 정보를 받아보세요! GitHub 저장소를 탐색하여 제조 및 헬스케어를 포함한 다양한 산업 분야에서 혁신적인 솔루션을 만들기 위해 AI를 어떻게 사용하는지 확인하세요.
.webp)