인공 지능에는 다양한 응용 분야가 있습니다. 대부분의 산업은 오늘날 이 기술이 제공하는 모든 이점을 쉽게 활용할 수 있습니다. 가장 중요한 분야 중 하나인 농업에 집중해 보겠습니다.
이 모든 것은 적절한 리소스 할당에 달려 있습니다.
머신러닝 알고리즘은 센서, 위성, 드론에서 수집한 방대한 양의 데이터를 분석하여 패턴과 연관성을 찾아냅니다. 이를 통해 물, 비료, 살충제 등의 자원을 최적화하여 사용할 수 있습니다.
작물을 모니터링하고 관리하면 다음과 같은 여러 가지 이점을 얻을 수 있습니다:
잡초 식별은 AI가 농부들에게 혜택을 주는 또 다른 분야입니다.
이 기술은 작물과 잡초를 구분할 수 있어 제초제를 광범위하게 살포할 필요 없이 목표에 맞게 효율적으로 잡초를 방제할 수 있습니다.
이 장점은 노지뿐만 아니라 온실 농업에도 적용됩니다.
인공지능 비전은 가축의 건강과 웰빙을 모니터링하여 질병의 조기 징후를 감지하고 신속한 수의학적 치료를 보장하는 데 적용될 수 있습니다.
또한 이 기술은 다른 여러 문제를 일으킬 수 있는 도난 및 비정상적인 활동을 방지합니다.
이 기술의 또 다른 용도는 품질 관리입니다. 알고리즘은 농산물의 품질을 평가하여 고품질 농산물만 공급망에 진입하도록 보장할 수 있습니다. 이는 곧 낭비 감소와 고객 만족도 향상으로 이어집니다.
하지만 이것은 새로운 것이 아닙니다. 이미 여러 산업 분야에서 평판이 좋은 여러 기업이 앞서 나가고 있습니다.
아우디의 생산 계획, 자동화 및 디지털화 책임자는 머신 비전과 AI를 통합한 결과 이러한 검사와 관련된 인건비를 30~50% 절감할 수 있었다고 주장했습니다.
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인공 지능은 날씨 패턴과 관련된 시각적 데이터를 분석합니다. 이를 통해 농부들은 변화하는 기후 조건에 적응하기 위해 심는 시기와 작물 선택에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
안나 릴예달 박사에 따르면 기후 변화와 연구 분야에서 AI는 이미 '우리를 위해 궂은 일을 하고 있다'고 합니다. 그녀의 전문적인 사례를 자세히 설명하자면, 그녀는 기후 모니터링을 통해 북극의 계절별 영구 동토층 예측을 수행하고 있습니다.
데이터에 기반한 의사 결정은 생산성과 수익성을 높여줍니다.
AI는 방대한 양의 데이터를 분석하여 농부에게 재배, 수확, 전반적인 농장 관리 등 다양한 분야에서 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있는 인사이트를 제공합니다.
또한 각 사례의 필요에 따라 애플리케이션을 조정할 수 있습니다. 일부 사용자는 해충 방제에 더 관심이 있는 반면, 다른 사용자는 토양에 대한 보다 심층적인 정보를 선호할 수 있습니다.
평균적으로 전 세계에서 소비되는 물의 약 70%가 농업에 사용됩니다. 그리고 이 70% 중 무려 40%가 잘못된 물 관리로 인해 손실됩니다.
농부들은 시각적 데이터를 분석하여 토양의 수분 수준을 파악함으로써 관개 시스템을 최적화하고 효율적인 물 사용을 보장할 수 있습니다.
또한 누수 감지를 자동화하면 물 사용량이 과도한 구역을 발견하는 데 큰 도움이 됩니다.
자연이 없으면 결국 농업도 없습니다. AI 비전은 모니터링을 통해 농업 관행이 주변 생태계에 미치는 영향을 분석하여 생물 다양성을 보존하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
마지막으로, 미래를 향한 구축입니다. 농업 분야에서 AI 기술의 꽃은 농촌 지역의 기술 개발과 경제 성장 및 지속 가능성 촉진에 기여합니다.
이는 시간이 지남에 따라 현재 전 세계적으로 인구가 감소하고 있는 농촌 지역사회의 쇠퇴로 이어질 수 있습니다. FWD에 따르면 미국 농촌 카운티의 77%는 20년 전보다 노동 가능 연령대(15~64세)의 인구가 감소했습니다.
세계 인구는 계속 증가하고 있으며 2030년(또는 그 이전)에는 90억 명에 도달할 것으로 예상됩니다. 새로운 도전에는 새로운 솔루션이 필요하며 기술이 핵심 요소로 작용합니다.
포브스에 따르면, AI와 머신러닝을 포함한 스마트 농업에 대한 전 세계 지출은 2025년까지 세 배로 증가하여 153억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
AI 비전을 활용하면 농업은 효율성 향상, 환경 영향 감소, 전반적인 지속가능성 개선이라는 이점을 누릴 수 있습니다.
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