농업에 비전 AI를 활용할 때 얻을 수 있는 주요 이점 10가지

인공지능은 다양한 분야에 활용되며, 오늘날 대부분의 산업은 AI의 이점을 누릴 수 있습니다. 이 글에서는 가장 중요한 분야 중 하나인 농업에 초점을 맞춥니다.

인공지능은 농업을 어떻게 개선할 수 있을까요?#

정밀 농업#

핵심은 자원을 적절히 배분하는 데 있습니다.

머신러닝 알고리즘은 센서, 위성, 드론에서 수집한 방대한 데이터를 분석해 패턴과 연관성을 찾아냅니다. 이를 통해 물, 비료, 살충제와 같은 자원을 최적화해 사용할 수 있습니다.

작물 모니터링 및 관리#

작물을 모니터링하고 관리하면 다음과 같은 여러 이점을 얻을 수 있습니다.

• 조기 질병 탐지: AI 기반 이미지 분석을 통해 작물의 질병이나 해충 징후를 초기 단계에 식별할 수 있습니다. 이에 따라 신속하게 개입하고 작물 손실을 크게 줄일 수 있습니다.
• 수확량 예측: 시각 데이터는 작물 수확량을 예측하는 데 도움이 되며, 농부가 수확과 유통을 더 효과적으로 계획할 수 있도록 합니다.

그림 1. 작물 질병 조기 감지.

잡초 감지 최적화#

잡초 식별은 AI가 농부에게 도움을 줄 수 있는 또 다른 분야입니다.

이 기술은 작물과 잡초를 구별할 수 있어 제초제를 광범위하게 살포하지 않고도 표적화되고 효율적인 잡초 방제를 가능하게 합니다.

이점은 노지뿐만 아니라 온실 농업에도 적용됩니다.

가축 모니터링#

컴퓨터 비전을 가축의 건강과 복지를 모니터링하는 데 적용해 초기 질병 징후를 탐지하고 신속한 수의 진료를 보장할 수 있습니다.

또한 이 기술은 절도를 예방하고 다른 문제를 일으킬 수 있는 비정상적인 활동을 감지하는 데 도움이 됩니다.

품질 관리#

이 기술의 또 다른 활용 분야는 품질 관리입니다. 알고리즘은 농산물의 품질을 평가해 고품질 제품만 공급망에 유입되도록 할 수 있습니다. 이는 곧 폐기물 감소와 고객 만족도 향상으로 이어집니다.

이는 새로운 일이 아닙니다. 여러 산업 분야의 기존 기업이 이미 변화를 앞서 이끌고 있습니다.

Audi의 생산 계획, 자동화 및 디지털화 책임자는 머신 비전을 AI와 통합한 결과 이러한 검사에 필요한 인건비가 30~50퍼센트 감소했다고 밝혔습니다.

그림 2. 토마토 작물의 품질 관리를 수행하는 직원.

기후 모니터링#

AI는 날씨 패턴과 관련된 시각 데이터를 분석할 수 있습니다. 이를 통해 농부는 변화하는 기후 조건에 적응하도록 파종 시기와 작물 종류를 현명하게 결정할 수 있습니다.

기후 변화와 연구 측면에서 AI는 이미 ‘우리를 대신해 힘든 일을 하고’ 있습니다. 북극의 기후 모니터링으로 계절별 영구동토층 예보를 만드는 Dr. Anna Liljedahl의 설명입니다.

데이터 기반 의사 결정#

데이터에 기반한 의사 결정은 생산성과 수익성을 높입니다.

AI는 방대한 양의 데이터를 분석해 파종, 수확, 전반적인 농장 관리와 관련해 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 농부에게 정보를 제공합니다.

또한 애플리케이션을 각 사례의 요구에 맞게 조정할 수 있습니다. 어떤 사용자는 해충 방제에 더 관심이 있을 수 있고, 다른 사용자는 토양에 관한 더 심층적인 정보를 선호할 수 있습니다.

관개 최적화#

전 세계에서 소비되는 물의 평균 약 70%가 농업에 사용됩니다. 이 중 40%는 부실한 물 관리로 인해 낭비됩니다.

농부는 시각 데이터를 분석해 토양 수분 수준을 파악하고 효율적으로 물을 사용할 수 있도록 관개 시스템을 최적화할 수 있습니다.

자동 누출 탐지는 물을 과도하게 사용하는 지역을 찾는 데도 도움이 됩니다.

생물 다양성 보전#

건강한 생태계 없이는 농업도 불가능합니다. Vision AI는 모니터링을 통해 농업 방식이 주변 생태계에 미치는 영향을 분석하여 생물다양성을 보전하는 데 기여할 수 있습니다.

농촌 개발#

마지막으로 장기적인 관점이 있습니다. 농업 분야의 AI 기술 발전은 농촌 지역의 기술 역량 개발에 기여하여 경제 성장과 지속 가능성을 촉진합니다.

장기적으로는 인구가 줄고 있는 농촌 지역을 포함해 더 강한 농촌 공동체를 만드는 데 기여할 수 있습니다. FWD에 따르면 미국 농촌 카운티의 77%는 20년 전보다 근로 연령 인구(15~64세)가 줄었습니다.

마무리: 밝은 미래가 기다립니다#

세계 인구가 증가하고 있으며 2037년에는 90억 명에 이를 것으로 추산됩니다. 새로운 과제에는 새로운 해결책이 필요하며, 기술이 핵심적인 역할을 합니다.

Forbes에 따르면 AI와 머신러닝을 포함한 스마트 농업에 대한 전 세계 지출은 2025년까지 세 배로 늘어 153억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

Vision AI를 도입하면 농업의 효율성을 높이고 환경에 미치는 영향을 줄이며 전반적인 지속 가능성을 개선할 수 있습니다.