AI가 발전하며 농업에 활용되는 사례가 점차 늘어나고 있다.

칠레, 스페인, 영국 국립 로보타리움의 연구원들이 AI 알고리즘을 이용해 작물 수확량을 예측하는 프로그램을 개발했다고 19일(현지시간) TNW가 보도했다.

AI의 발전은 산업 전체에 큰 변화를 가져왔다. 이중에서도 농업에서 AI의 도입은 다른 사업보다도 큰 의미를 가지고 있다.

기후변화의 가속화는 농업에 직접적 영향을 미쳤다. 

미국 코넬대의 연구 결과에 따르면 1971년 이후 인간 활동으로 인한 기후변화는 농업생산성의 5분의 1을 둔화시켰다. 

주요 작물인 옥수수, 밀, 쌀 수확량도 기온상승에 민감해 1도가 오를 때마다 각각 7.4%, 6%, 3.2% 씩 감소한다. 

단순 감소 수치만 본다면 그리 큰 영향이 없어보이지만 이 3가지 작물은 전 세계적으로 인간이 섭취하는 총 칼로리의 3분의 2를 공급할 뿐만 아니라 경작지 자체를 이동해야 할 위험도 커 신경을 기울여야 한다.

이와 함께 기후변화로 꿀벌의 개체 수가 줄어들며 식용작물들의 수분이 어려워진 점도 농업의 생산성 감소에 영향을 미쳤다.

재배 과정에서 큰 문제가 없었더라도 수분 과정이나 급격한 기후변화와 같은 외부 요인으로 작물의 생산량은 줄어들 수밖에 없는 것이다.

이처럼 기후변화는 농업에 직접적인 영향을 끼치는 가운데 연구원들은 새로운 AI 시스템을 마련, 보다 정확한 작물 생산 데이터를 제공하는 것을 목표로 한다. 

이번에 공개된 프로그램의 핵심은 AI가 꽃을 세 작물 수확을 보다 정확히 예측하고 물과 비료 할당을 계산해 수확의 양과 질을 극대화한다.

현재 스페인과 과수원에서 AI 프로그램을 테스트 한 결과, AI는 나무의 꽃 수를 90% 수준으로 예측하는 데 성공했다. 꽃이 부분적으로 가려져 있더라도 잎의 고유한 패턴, 모양, 색상을 인식한다. 

일반적으로 농부가 직접 꽃을 세는 경우 50~70%의 정확도를 가진다는 점을 고려하면, 이는 정확한 데이터다.

연구진은 과수 수확철인 9월에 실제 복숭아 수확량과 꽃을 통해 예측한 데이터가 얼마나 일치하는지 확인할 예정이다. 

해당 과정에서 AI 알고리즘의 효율성을 입증한 후 사과, 배, 체리와 같은 주요 작물로 적용 범위를 넓혀간다는 방침이다.

연구진은 "이번 시스템의 효율성이 입증되면 농부들은 자원을 최적화하면서도 불필요한 환경 발자국을 줄일 수 있다"며 "그러면서도 수확의 양과 질을 극대화할 수 있는 방법이 될 것이라고 자신한다"고 말했다.

한편 농업에 AI를 활용하려는 시도는 점차 늘어나고 있다.

일례로 독일의 스타트업인 콘스텔러는 농부들이 농작물 피해를 사전에 파악할 수 있도록 하는 위성 기반 농작물 모니터링 시스템을 개발했다. 

국내에서는 LG유플러스가 스마트팜 농가 지원을 위한 IoT 기술들을 선보이고 있다. 

[데일리e뉴스= 정수성 기자]

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