인공 지능과 농업: 미래에 대한 전망

농업이 세계의 많은 국가에서 주요 직업이라는 것은 비밀이 아닙니다. 세계 은행은 농업 산업의 가치를 5조 달러로 추산합니다. 2025년까지 약 90억 명의 사람들을 먹여야 합니다. 그러나 새로 경작되는 토지의 양은 4%만 증가합니다. 유기농 제품에 대한 이러한 추세로 인해 농업 기업은 잡초 방제에 화학 물질 사용에 대한 대안을 모색해야 합니다. 많은 국가에서 노동력이 부족합니다.

또한 인간의 수고로 인해 생산 비용이 너무 많이 듭니다. 그러한 상황에서 농업은 토지 사용, 재배할 것, 사람들이 그 위에서 방목하는 것을 최적화하는 방법을 찾고 있습니다. 한편, 농업 산업은 모든 국가에서 혁신 측면에서 가장 보수적인 산업 중 하나입니다. 그리고 다른 한편으로 농업은 아마도 깊은 고대를 제외하고는 모든 종류의 기술을 오랫동안 사용해 왔습니다.

인공 지능이 어떻게 도움이 될까요?

농업의 AI는 지속 가능한 개발을 달성할 수 있는 진정한 기회입니다. 인공 지능은 식품 시스템을 변화시키는 데 중요한 역할을 합니다. 또한 식량 및 영양 불안정도 해결합니다. 농업 부문에서 AI는 심기 및 수확과 같은 활동에서 인간을 최적화하거나 완전히 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 생산성을 높이고 작업 조건을 개선하며(시간 및 노동 집약도 감소의 형태로) 천연 자원의 보다 효율적인 사용을 보장합니다. 지식 관리 및 계획 간소화를 포함합니다.

특히, 전자 농업 기술의 급속한 발전으로 AI는 농업 로봇, 토양 및 작물 모니터링, 예측 분석과 같은 중요한 영역에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 기후 변화, 인구 증가 및 천연 자원의 고갈을 감안할 때 이러한 지역의 발전은 토양 및 수자원 보존에 크게 기여할 수 있습니다. 두 가지 모두 지속 가능한 방식으로 식량 안보의 핵심입니다.

인공 지능 및 잡초 방제

작업은 전 세계적으로 해충 방제 시스템을 계속 개선하고 있습니다. 과수원을 위한 새로운 분무 장치가 미국에서 테스트 중입니다. 시스템은 트랙터에 장착되며 초음파 센서는 나무까지의 크기와 거리를 결정합니다. 데이터 분석은 활성 성분의 적절한 힘과 양으로 스프레이 분사를 생성합니다. 실험은 이러한 방식으로 최대 27%의 제초제를 절약할 수 있음을 보여줍니다.

독일 회사인 Bayer와 Bosh도 스마트 스프레이 기술을 연구하고 있습니다. 시스템은 작물에서 잡초를 식별하고, 그 종을 결정하고, 소프트웨어에 입력된 데이터를 기반으로 필요한 양의 제초제를 주입할 수 있습니다.

EcoRobotix는 들판을 돌아다니며 스스로 잡초를 찾아 처리할 수 있는 장치를 개발 중입니다. 회사는 이 장치를 사용하면 적용되는 제초제의 양이 20배 감소할 것으로 추정합니다.

AI를 사용하여 식물의 질병 식별

현대 기술을 사용하면 식물 질병을 쉽게 진단하고 치료법을 선택하고 예상 피해를 계산할 수 있습니다. 이러한 서비스에 대한 응용 프로그램의 수는 농부가 라이브러리를 확장하고 식별할 수 있는 질병의 수를 늘릴 수 있도록 합니다. 영향을 받는 식물의 사진을 제공하기만 하면 몇 초 만에 질병을 식별하고 치료를 제안할 수 있습니다.

식물병 진단 서비스 중 하나는 Peat의 Plantix 앱입니다. 이 앱을 사용하면 60개 이상의 질병을 진단할 수 있습니다. 이 서비스에는 편리하게 정렬된 대규모 이미지 라이브러리가 포함되어 있습니다. 업로드되는 이미지의 수가 점차 증가함에 따라 질병 진단 알고리즘도 개선되고 있습니다.

Xarvio 디지털 플랫폼의 Scouting 애플리케이션은 유용합니다. 응용 프로그램은 사진 이미지를 처리하여 질병, 손상 및 식물 발달 장애를 식별할 수 있습니다. 이 서비스는 잡초를 식별하고 식물의 질소 가용성에 대한 데이터를 제공할 수 있습니다. 식물 주변에 위험한 질병이나 해충이 감지되면 알림을 보내는 기능이 있습니다.

따라서 식물 질병을 가능한 한 빨리 식별하고 치료할 수 있는 미래에 대한 큰 전망이 있습니다. 머지 않아 우리는 식물의 질병을 식별할 뿐만 아니라 질병의 단계에 따라 치료를 조절하는 기술을 사용할 수 있게 될 것입니다.

필드와 드론

AI는 드론의 실시간 센서 데이터와 시각적 분석을 통해 수확량 예측을 개선합니다. 스마트 센서와 드론이 수집할 수 있는 데이터의 양은 천문학적입니다. 이 실시간 비디오는 농업 전문가에게 이전에는 제공되지 않았던 완전히 새로운 정보 세트를 제공합니다. 수분, 비료 및 토양 영양소 센서의 데이터는 이제 시간 경과에 따른 각 작물의 성장 역학을 분석할 수 있습니다. 머신 러닝은 강력한 데이터 세트를 결합하고 수율을 최적화하기 위한 권장 사항을 제공하는 이상적인 기술입니다. 드론은 농부들에게 중요한 데이터를 수집하기 위한 신뢰할 수 있는 플랫폼입니다. AI, 지상 센서, 적외선 이미지 및 실시간 비디오 분석은 모두 농부들에게 새로운 통찰력을 제공합니다. 그러면 작물의 건강과 수확량이 향상될 수 있습니다.

UN, 국제기구 및 대규모 농업 기업은 이제 해충 방제를 개선하기 위해 드론의 정보를 사용하고 있습니다. 미래에는 현장에서 센서가 있는 드론의 적외선 카메라 데이터를 사용하여 식물의 건강 수준을 모니터링할 것입니다. 인공 지능을 사용하는 농업 생산자는 해충 침입이 발생하기 전에 예측하고 감지할 수 있습니다.

사람 대신 기계

오늘날 일부 지역에서는 농업 관련 산업 분야의 근로자가 부족합니다. 이러한 요인으로 인해 인공 지능 및 기계 학습을 기반으로 하는 지능형 트랙터, 농업 로봇 및 로봇 공학이 대중화되었습니다. 따라서 근로자를 찾는 데 어려움을 겪는 많은 농업 사업체에 실행 가능한 옵션입니다. 충분한 인력을 찾을 수 없는 대규모 농업 기업과 농업 소유주가 수백 헥타르의 땅을 경작하기 위해 로봇으로 눈을 돌리고 있습니다.

예를 들어, 작물의 각 줄에 비료를 분배하기 위해 자체 추진 로봇을 프로그래밍하면 운영 비용을 줄이고 필드 수확량을 더욱 늘릴 수 있습니다. 농업용 로봇의 복잡성은 나날이 빠르게 증가하고 있습니다. 따라서 우리는 곧 로봇 기술이 매우 귀중하고 인간을 대체할 수 있음을 알 수 있습니다.

결론

요약하자면 농업에서도 미래는 AI에 있다고 할 수 있다. 생산 주기를 최적화하고 기업 활동을 보다 효율적으로 만드는 프로세스를 재정의하는 데 도움이 되는 것은 인공 지능 기술입니다.

기술은 농업을 포함한 모든 산업 분야에 침투하고 있습니다. 기업의 비용을 줄이고 직원의 일상 업무를 더 쉽게 만듭니다. 동시에 생산 프로세스에 대한 자세한 데이터를 기반으로 정보에 입각한 결정을 내리고 분석할 수 있는 새로운 도구를 제공합니다. 이것은 더 이상 먼 미래가 아니라 기업의 현실입니다. 특히 지속 가능하고 조화로운 개발을 위해 노력하는 사람들. 이제 경제적으로 뿐만 아니라 환경적으로나 사회적으로나.