농업에 비전 AI를 사용하는 10가지 주요 이점 

인공 지능은 다양한 응용 분야를 가지고 있습니다. 대부분의 산업은 오늘날 이 기술이 제공하는 모든 이점을 쉽게 누릴 수 있습니다. 가장 중요한 것 중 하나인 농업에 집중하면서 소매를 걷어붙여 봅시다.

인공 지능은 농업 산업을 어떻게 개선할 수 있습니까?

정밀 농업

모든 것은 자원 배분의 적절성에 달려 있습니다.

머신러닝 알고리즘은 센서, 위성 및 드론에서 수집된 방대한 양의 데이터를 분석하여 패턴과 연결을 찾아냅니다. 이를 통해 물, 비료 및 살충제와 같은 자원의 최적화된 사용이 가능합니다. 

작물 모니터링 및 관리

작물 모니터링 및 관리는 다음과 같은 여러 이점을 제공합니다.

• 조기 질병 탐지: AI 기반 이미지 분석은 작물의 질병 또는 해충 징후를 조기에 식별할 수 있습니다. 이를 통해 신속한 개입이 가능하며 작물 손실을 크게 줄일 수 있습니다.
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• 수확량 예측: 시각적 데이터는 농부들이 수확 및 유통 계획을 보다 효과적으로 수립하는 데 도움이 되는 작물 수확량 예측에 도움이 될 수 있습니다.

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최적화된 잡초 감지

AI는 잡초 식별 분야에서도 농부들에게 도움이 됩니다. 

이 기술은 작물과 잡초를 구별하여 광범위한 제초제 살포 없이도 표적화되고 효율적인 잡초 방제를 용이하게 합니다.

이러한 장점은 야외 필드뿐만 아니라 온실 농업에도 적용됩니다.

가축 모니터링

인공지능 비전은 가축의 건강과 복지를 모니터링하고, 질병의 초기 징후를 감지하여 신속한 수의 진료를 보장하는 데 적용될 수 있습니다.

또한 이 기술은 여러 가지 다른 문제를 일으킬 수 있는 도난 및 비정상적인 활동을 방지합니다. 

품질 관리

이 기술의 또 다른 용도는 품질 관리입니다. 알고리즘은 농산물의 품질을 평가하여 고품질 제품만 공급망에 투입되도록 할 수 있습니다. 이는 폐기물 감소와 고객 만족도 향상으로 직결됩니다.

하지만 이것은 새로운 것이 아닙니다. 이미 여러 산업 분야에서 평판이 좋은 여러 기업들이 앞서 나가고 있습니다. 

Audi의 생산 계획, 자동화 및 디지털화 책임자는 머신 비전과 AI의 통합으로 인해 이러한 검사와 관련된 인건비가 30~50% 절감되었다고 밝혔습니다.

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기후 모니터링

인공 지능은 기상 패턴과 관련된 시각 데이터를 분석합니다. 이를 통해 농부들은 변화하는 기후 조건에 적응하기 위해 파종 시기 및 작물 선택에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

기후 변화 및 연구와 관련하여 AI는 이미 '우리를 위해 힘든 일을 하고 있습니다'라고 Anna Liljedahl 박사는 말합니다. 그녀의 전문적인 사례에 대해 자세히 설명하자면, 그녀는 기후 모니터링을 사용하여 북극에서 계절적 시간 척도로 영구 동토층 예측을 수행하고 있습니다. 

데이터 기반 의사 결정

데이터 기반 의사 결정은 생산성과 수익성을 향상시킵니다. 

AI는 방대한 양의 데이터 분석을 가능하게 하여 농부에게 여러 분야(예: 파종, 수확 및 전반적인 농장 관리 등)에서 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 통찰력을 제공합니다.

또한 응용 프로그램은 각 특정 사례의 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다. 일부 사용자는 해충 방제에 더 관심이 있을 수 있는 반면 다른 사용자는 토양에 대한 더 심층적인 정보를 선호할 수 있습니다. 

최적화된 관개

평균적으로 전 세계에서 소비되는 물의 약 70%가 농업에 사용됩니다. 그리고 그 70% 중 무려 40%가 미흡한 물 관리로 인해 손실됩니다. 

농부들은 시각적 데이터를 분석하여 토양의 수분 수준을 결정함으로써 효율적인 물 사용을 보장하여 관개 시스템을 최적화할 수 있습니다. 

더욱이, 누수 감지를 자동화하면 과도한 물 사용 지역을 발견하는 데 크게 도움이 됩니다.

생물 다양성 보존

결국 자연이 없으면 농업도 없습니다. 모니터링 덕분에 AI 비전은 주변 생태계에 대한 농업 관행의 영향을 분석하여 생물 다양성을 보존하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

농촌 개발

마지막으로 미래를 향한 발전을 이야기하겠습니다. 농업 분야에서 AI 기술이 발전하면서 농촌 지역의 기술 개발에 기여하고 경제 성장과 지속 가능성을 촉진합니다. 

시간이 지남에 따라 이는 현재 전 세계적으로 인구가 감소하고 있는 농촌 지역 사회를 강화하는 데 기여할 수 있습니다. FWD에 따르면 미국 농촌 지역의 77%는 20년 전보다 노동 연령 인구(15~64세)가 더 적습니다.

마무리: 밝은 미래가 우리 앞에 있습니다.

세계 인구가 증가하고 있으며 2030년(또는 그 이전)까지 90억 명에 이를 것으로 예상됩니다. 새로운 과제에는 새로운 솔루션이 필요하며 기술이 핵심 요소입니다. 

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

AI 비전을 활용함으로써 농업은 효율성 증가, 환경 영향 감소 및 전반적인 지속 가능성 향상으로부터 이익을 얻을 수 있습니다.