농업에 비전 AI를 활용할 때 얻는 10가지 이점

인공지능은 다양한 분야에 적용됩니다. 오늘날 대부분의 산업은 이 기술이 가져오는 모든 이점을 쉽게 누릴 수 있습니다. 가장 중요한 분야 중 하나인 농업에 집중하며 본격적으로 논의해 보겠습니다.

Link to this section인공지능은 어떻게 농업 산업을 개선할 수 있을까요?#

Link to this section정밀 농업#

모든 것은 자원의 적절한 배분에 달려 있습니다.

머신러닝 알고리즘은 센서, 위성, 드론에서 수집된 방대한 데이터를 분석하여 패턴과 상관관계를 찾아냅니다. 이를 통해 물, 비료, 살충제와 같은 자원을 최적으로 사용할 수 있습니다.

Link to this section작물 모니터링 및 관리#

작물을 모니터링하고 관리하면 다음과 같은 여러 이점이 있습니다:

• 조기 질병 탐지: AI 기반 이미지 분석은 작물의 질병이나 해충 징후를 초기 단계에서 식별할 수 있습니다. 이를 통해 즉각적인 조치가 가능하며 작물 손실을 크게 줄일 수 있습니다.
• 수확량 예측: 시각적 데이터를 통해 작물 수확량을 예측할 수 있으며, 이는 농부가 수확 및 유통 계획을 보다 효과적으로 세우는 데 도움을 줍니다.

그림 1. 작물의 조기 질병 탐지.

Link to this section최적화된 잡초 탐지#

잡초 식별은 AI가 농부에게 혜택을 주는 또 다른 영역입니다.

이 기술은 작물과 잡초를 구별할 수 있어, 광범위한 제초제 살포 없이도 표적화된 효율적인 잡초 방제를 가능하게 합니다.

이러한 이점은 노지뿐만 아니라 온실 농업에도 적용됩니다.

Link to this section가축 모니터링#

인공지능 비전은 가축의 건강과 상태를 모니터링하여 질병의 초기 징후를 감지하고 신속한 수의학적 진료를 보장하는 데 적용될 수 있습니다.

또한 이 기술은 다양한 문제를 일으킬 수 있는 절도 및 비정상적인 활동을 예방합니다.

Link to this section품질 관리#

이 기술의 또 다른 용도는 품질 관리입니다. 알고리즘은 농산물의 품질을 평가하여 고품질 농산물만이 공급망에 들어오도록 보장합니다. 이는 곧 낭비 감소와 고객 만족도 향상으로 직결됩니다.

하지만 이는 새로운 것이 아닙니다. 여러 산업 분야의 많은 유명 기업들은 이미 앞서 나가고 있습니다.

Audi의 생산 계획, 자동화 및 디지털화 책임자는 머신 비전과 AI를 통합한 결과, 이러한 검사 관련 노동 비용이 30~50% 감소했다고 단언했습니다.

그림 2. 토마토 식물에 대한 품질 관리를 수행하는 직원.

Link to this section기후 모니터링#

인공지능은 기상 패턴과 관련된 시각적 데이터를 분석합니다. 이는 농부가 변화하는 기후 조건에 적응하기 위해 파종 시기와 작물 선택에 관해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.

기후 변화와 연구 측면에서, Anna Liljedahl 박사에 따르면 AI는 이미 '우리를 대신해 궂은일을' 처리하고 있습니다. 그녀의 전문 사례를 자세히 설명하자면, 그녀는 기후 모니터링을 사용하여 북극의 계절적 시간 규모에 따른 영구 동토층 변화를 예측하고 있습니다.

Link to this section데이터 기반 의사 결정#

데이터 기반 결정은 생산성과 수익성을 향상시킵니다.

AI는 방대한 데이터 분석을 가능하게 하여 농부에게 더 나은 의사 결정을 위한 통찰력을 제공합니다(예: 파종, 수확, 전반적인 농장 관리 등).

게다가 애플리케이션은 각 특정 사례의 요구 사항에 맞춰 조정될 수 있습니다. 일부 사용자는 해충 방제에 더 관심이 있을 수 있고, 다른 사용자는 토양에 대한 더 심층적인 정보를 선호할 수도 있습니다.

Link to this section최적화된 관개#

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

농부는 시각적 데이터를 분석하여 토양의 수분 수준을 판단함으로써 관개 시스템을 최적화하고 효율적인 물 사용을 보장할 수 있습니다.

나아가 누수 탐지를 자동화하면 물 사용량이 과도한 영역을 파악하는 데 크게 도움이 됩니다.

Link to this section생물 다양성 보전#

결국 자연 없이는 농업도 없습니다. 모니터링 덕분에 AI 비전은 농업 관행이 주변 생태계에 미치는 영향을 분석하여 생물 다양성을 보존하는 데 기여할 수 있습니다.

Link to this section농촌 개발#

마지막으로, 미래를 향한 기반 구축입니다. 농업 분야에서 AI 기술의 확산은 농촌 지역의 기술 개발에 기여하여 경제 성장과 지속 가능성을 촉진합니다.

시간이 지남에 따라 이는 전 세계적으로 인구가 감소하고 있는 농촌 지역 사회를 강화할 수 있습니다. FWD에 따르면, 미국 농촌 카운티의 77%는 20년 전보다 생산 가능 인구(15세~64세)가 더 적습니다.

Link to this section마무리하며: 밝은 미래#

세계 인구는 증가하고 있으며 2030년(또는 그 이전)에는 90억 명에 도달할 것으로 예상됩니다. 새로운 과제에는 새로운 솔루션이 필요하며 기술은 핵심 요소입니다.

Forbes에 따르면, AI 및 머신러닝을 포함한 스마트 농업에 대한 전 세계 지출은 2025년까지 153억 달러에 도달하여 3배로 증가할 것으로 예상됩니다.

AI 비전을 활용함으로써 농업은 효율성 향상, 환경 영향 감소, 전반적인 지속 가능성 개선의 혜택을 누릴 수 있습니다.