야후, 농업 시장, 연평균 23% 이상의 성장세 전망해
애그봇이 농부보다 더 빠르고, 정확하게 잡초 제거
AI 활용해 식물의 질병, 해충, 식물 영양 불량 파악
보수적인 농업이 변화를 받아들이고 있다. IT, BT 기술의 융합에 이어 AI까지 접목되면서 농업은 이제 미래 첨단 산업으로의 도약을 꿈꾸고 있다. 이런 신호는 최근에 나온 보고서에도 나타난다.
시장 전망 전문 매체 '야후 파이낸스‘는 농업 산업 시장의 글로벌 인공 지능(AI) 시장 2021-1987’ 보고서 출간 관련 기사를 23일 보도했다.
이 보고서는 농업 인공 지능(AI) 시장이 2021~2025년 4억5868만 달러 성장, 전망 기간 연평균 23% 이상의 성장세를 보일 것으로 전망했다.
농가 운영 수익 극대화, 농업 로봇 채택 확대, 딥러닝 기술 개발 등이 시장을 견인하는 가운데 향후 몇 년동안 산업 성장을 견인하는 또다른 주요 원인이 AI 기술의 진보가 될 것이라고 보고서는 파악했다.
AI 모델을 학습시키는 공유 DB 필요해
미국은 전 세계 어느 나라보다 자국 농업에 인공지능을 도입하는데 빠른 행보를 보이는 국가다.
지난 23일 서부지역 농업정보망(The Ag Information Network of the West)의 팀 해머리치(Tim Hammerich) 뉴스 리포터는 농업용 인공 지능 개발과 관련해 애그테크 기업 ‘테라클리어(Theraclear)’의 트레버 톰슨(Trevor Thompson) 사장을 인터뷰했다.
테라클리어는 바위를 고르는 로봇팔을 처음 개발한 농업기술회사다. 이 회사의 CEO 트레버 톰슨 사장은 “인공 지능은 농업에 새로운 기회를 열어줄 잠재력을 가지고 있으나, 이 기술이 효과적으로 되기 위해선 모델을 정확하게 교육해야 한다”고 역설했다.
농업기술 회사인 테라클리어는 그들의 인공 지능 모델 개발에 필요한 사용 사례를 선택하는데 큰 노력을 기울였다.
톰슨 사장은 “아주 기초적인 수준에서, 우리는 사람들이 필요로 하는 가장 광범위한 활용 사례가 무엇인지를 알아야 한다”고 강조했다.
“예를 들면, 여기 지도에 암석이 나타나 있지만, 이는 잡초일 수도 있고 다른 어떤 것일 수도 있다. 일단 이 문제부터 해결해야 하는데 이전 학습이나 기타 기술적 접근 방식을 통해 다양한 현장 조건을 추가할 수 있다”고 그는 말했다.
그는 인공지능이 정말 순식간에 비상할 것이라고 말했다. 이를 위해선 기업이 모델을 보다 신속하게 교육하기 위해 액세스할 수 있는 공유 데이터베이스가 있어야 한다고 주장했다.
또 톰슨 사장은 “많은 경우에 AI를 사용하는 솔루션에는 엄청난 양의 데이터가 필요하다고 말하는데 이런 시각은 아주 꽉 막힌 좁은 창문에서 보고 있는 것”이라고 주장했다.
그는 “우리는 이러한 솔루션 중 상당수가 몇 년은 걸릴 것이라는 사실을 파악해야 하며, 이들은 매우 제한적이어서 실제 현장에서 작동하는 기술을 개발하는 것은 쉬운 일이 아니다”라고 밝혔다.
AI는 인구 증가에 대처하는 최고의 기술
지난 2020년 10월 29일 머신러닝 전문 매체 ‘씽크엠엘(ThinkML)’에 화학자로서 데이터 과학과 머신러닝 예찬론자인 리다 나시르(Rida Nasir)는 “인공지능(AI)은 강력한 농업 경제를 구축하는 데 도움이 될 수 있다”는 소신을 밝혔다.
리다에 따르면, 농업은 관개, 작물 모니터링, 농업을 최적화하고 살포를 자동화하고, 살충제 및 제초제 등의 사용을 최적화하기 위해 AI 기반 자동화 로봇 시스템의 이점을 누릴 수 있다는 것이다.
여기에다 AI는 밭 수확량 제어 및 증대에 이르기까지 다양한 기능을 제공하고, 수많은 모바일 앱을 통해 농부의 일을 쉽게 만든다.
그는 “AI는 인구 증가와 글로벌 기후 변화에 대처할 수 있는 최고의 기술 솔루션”이며, “농업의 AI는 높은 생산성과 더 나은 작물 수확량을 얻는 최첨단 기술로 입증됐다”고 주장했다.
그는 EPA(Environmental Protection Agency) 보고서를 인용해 오는 2050년에는 세계 인구가 91억 명을 넘어 현재 필요한 것보다 70% 더 많은 식량이 필요하다고 예상했다.
반면에 경작할 지구는 4%만 남게 될 것이며, 이 제한된 공간에서 인류가 살아남기 위해선 농장을 개발하고, 고품질 제품의 높은 수확량을 얻는 데 더 창의적이어야 한다고 주장했다.
그 대안이 인공지능이며, AI는 해충을 통제하고, 농업 데이터를 구성해 더 건강한 작물을 생산하는 가운데 작업량을 줄이는 등의 작업을 수행하는 데 도움을 준다고 말했다.
그 사례로, 리다는 스마트팜에서 활용하는 농업용 로봇(Agbot)을 꼽았다.
요즘은 해로운 잡초를 제거하는 데에 특화된 애그봇이 해충과 잡초를 퇴치하기 위해 농부보다 더 빠르고, 높은 정확도로 작업을 수행한다. 여기에다 작물을 따고, 포장하는 자율 로봇이 한 몫 거들면, 농장 일은 더욱 빠르고 정밀하게 이뤄진다.
250종의 독특한 잡초 종(種)은 현재의 제초제 화학물질에 대해 강한 저항성을 가지고 있어 농업 발전의 큰 걸림돌이다. 미국 위드 과학 협회에 따르면 이 잡초들이 연간 거의 430억 달러 상당의 작물 손실을 발생시킨다고 그녀는 설명했다.
잡초 제어 로봇의 경우, 이 해로운 잡초들을 효율적으로 찾아 화학물질을 뿌리는 AI 비전 알고리즘과 함께 제공된다. 그들은 잡초가 제초제에 대한 저항성을 발달시키는 능력을 줄이는 데 도움을 준다.
드론과 위성 그리고 비행기는 농장 상태를 분석하는 데 지상 데이터만큼 유용한 항공 데이터를 수집해준다.
여기에도 AI 비전 알고리즘을 사용한다. 우선, 드론은 고품질 이미징 제공, 작물 모니터링 절차 개선, 현장 데이터 실시간 분석 등을 통해 머신 러닝은 작물의 건강과 토양을 보장하는 데 도움을 준다.
한 마디로 나쁜 작물을 제거하고, 건강한 작물만 들판에서 자랄 수 있는 곳이 바로 스마트팜이라고 그녀는 설명했다.
AI가 잡초 탐지해 제초제 살포 결정
밭에 어떤 품종을 심어야 하는지, 어떻게 비료를 주어야 하는지, 그리고 어떻게 날씨 변화에 대처해야 하는지, 농부들은 기업의 CEO처럼 끊임없이 의사결정을 내려야 한다.
기업 CEO는 주위에 여러 명의 참모와 그를 지원해줄 첨단 장비들을 갖고 있지만, 농부들은 논밭에 나가서 작물 상태 등을 살피고, 오로지 경험에 비추어 상황에 대응한다. 이렇게 수백 년 동안 반복된 과정에 의해 농사를 짓는다.
하지만 21세기 들어 변화하는 농가엔 농부를 대신해 AI 기계가 모든 결정을 내리는 스마트농업이 들어서고 있다.
뉴저지 공대(NJIT)에서 분자생물학을 연구하는 비벡 쿠마르(Vivek Kumar) 박사는 스타트업 창업자이기도 하다. 지난 2019년 11월 11일 애널리틱스 인사이트에 그는 AI 기반의 첨단 농업을 소개하는 글을 올렸다.
인공 지능은 농업에서 실제로 어떻게 작동할까? 이 질문에 그는 “AI 기반 기술은 건강한 농작물 생산, 해충 방제, 토양 모니터링, 농민 데이터 정리, 작업량 지원, 식량 공급망 전반에 걸쳐 광범위한 농업 관련 업무를 지원할 수 있다“고 답했다.
쿠마르 박사에 따르면 농장에서는 매일 수십만 개의 데이터 포인트를 생성한다. 과거에는 이런 정보들이 무시됐지만 이젠 AI가 이 정보들을 실시간 분석해 농장에서 채취한 날씨 조건, 온도, 물 사용량 또는 토양 상태 등을 평가하고 있다.
예를 들면, 대표적 정밀농업정보 플랫폼인 타라니스(Taranis)는 4대륙의 농장과 협력하고, 밭 위에 고화질 카메라를 띄워 농부들의 눈을 대신한다. 이로써, 농작물 선택, 최상의 하이브리드 종자 선택 및 자원 활용도를 결정해 농부들의 최대 소망인 수확량 극대화에 기여한다.
또 농부들은 AI를 활용해 식물의 질병, 해충, 농가의 식물영양 불량 등을 파악한다. AI 센서는 잡초를 탐지해 표적으로 삼은 뒤 적절한 완충 구역 내에서 어떤 제초제를 뿌릴지, 결정할 수 있다. 이는 음식에서 제초제와 극단적인 독소를 막는 데 도움을 준다.
일례로, 한 연구팀은 식물의 질병을 감지하기 위한 AI를 개발했는데 구글의 텐서플로우를 활용해 AI에게 농작물 질병과 해충 피해 파악을 위한 전수 학습 방법, 탄자니아 식물 카사바 잎 이미지 2756개를 학습시켰다. 이후, AI는 98%의 정확도로 질병을 검출해냈다는 것이다.
스마트팜에서 농부들은 논밭 위를 날아다니는 드론을 통해 농가를 모니터링하면서 미처 보지 못한 데이터를 포착하고 있다. AI로 구동되는 카메라를 장착한 드론은 농장 전체의 이미지를 촬영해 실시간으로 평가한다.
한 사례가 이 AI 드론의 활약상을 소개한다. 미국의 대형 산업 농장들 가운데 몇 개 농장은 중국을 휩쓴 아프리카돼지열병 유행의 초기에 컴퓨터 비전을 사용, 아픈 돼지를 발견하고, 몰수하는 시도를 했다. 이때 드론은 사람보다 훨씬 빠르게 이 임무를 처리한 것으로 알려졌다.
실내 농업 역시 인공 지능에 의해 관리된다. 작물이나 식물을 대규모로 꽉 찬 환경에서 재배하는 이 실내 농업기술은 수경재배와 같은 재배법을 시행하는데 인공조명을 이용해 식물 성장에 필요한 영양소와 광도를 제공한다. 이는 모두 AI기반 기술이 담당한다.
AI타임스 조행만 객원 기자 chohang5@kakao.com
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