인공지능과 함께하는 농업

인공지능(AI)은 농업을 어떻게 변화시키고 있으며, 미래는 어떻게 될까요?

조 홀리스 | 2024년 10월 17일

 

 

출처: Carbon Robotics

ChatGPT와 같은 화려한 새로운 인공 지능 도구, AI 규제의 과제, 초지능 기계의 종말 시나리오에 대한 모든 관심에도 불구하고 AI는 많은 분야에서 유용한 도구입니다. 사실, 그것은 인류에게 이로운 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.

농업에서 농부들은 인간의 건강, 환경 및 식량 안보를 위협하는 과제를 해결하기 위해 AI 기반 도구를 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 연구자들은 이러한 도구 시장이  2032년까지 120억 달러에 도달할 것으로 예측합니다 .

농업 및 농촌 정책을 연구하는 연구원인  저[아이오와 주립대학교 박사과정 학생이자 본 기사의 저자인 조 홀리스]는 농업 AI 분야에서 연합 학습, 해충 및 질병 탐지, 가격 예측이라는 세 가지 유망한 발전을 예상합니다.

공유하지 않고 데이터 풀링

로봇공학, 센서 및 정보 기술은 농업에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 이러한 도구는 농부가 효율성을 개선하고 화학 물질 사용을 줄이는 데 도움이 되는 것을 목표로 합니다. 또한 이러한 도구에서 수집한 데이터는 기계 학습을 사용하여 관리 시스템과 의사 결정을 개선하는 소프트웨어에서 사용할 수 있습니다. 그러나 이러한 애플리케이션은 일반적으로 이해 관계자 간의 데이터 공유가 필요합니다.

미국 농부를 대상으로 한 조사에서 응답자의 절반 이상이  연방 기관이나 민간 기업이 자신의 데이터를 신뢰하지 않는다고 답했습니다. 이러한 신뢰 부족은 민감한 정보가 손상되거나 시장과 규정을 조작하는 데 사용될 수 있다는 우려와 관련이 있습니다  . 머신 러닝은 이러한 우려를 줄일 수 있습니다.

연합 학습은 여러 당사자의 데이터에 대해 머신 러닝 알고리즘을 훈련하는 기술로,  당사자들이 서로에게 데이터를 공개할 필요가 없습니다 . 연합 학습을 통해 농부는 중앙 서버에서 데이터를 공유하는 대신 알고리즘이 액세스할 수 있는 로컬 컴퓨터에 데이터를 넣습니다. 이 방법은  개인 정보 보호를 높이고 손상 위험을 줄입니다 .

농부들이 이런 방식으로 데이터를 공유하도록 설득할 수 있다면, 그들은 더 나은 결정을 내리고 지속 가능성 목표를 달성하는 데 도움이 되는 협력 시스템에 기여할 수 있습니다. 예를 들어, 농부들은 병아리콩 작물의 조건에 대한 데이터를 모을 수 있고, 모든 데이터로 훈련된 모델은 각자의  데이터로만 훈련된 모델보다 병아리콩 수확량에 대한 더 나은 예측을 제공할 수 있습니다 .

 

해충 및 질병 감지

농부의 생계와 세계 식량 안보는 식물 질병과 해충으로 인해 점점 더 위험에 처해 있습니다. 식량 농업 기구는 질병과 해충으로 인한 전 세계 연간 손실이  총 2,900억 달러에 달하고, 전 세계 작물 생산량의 40%가 영향을 받는다고 추정합니다 .

농부들은 일반적으로 발병을 사전에 예방하기 위해 작물에 화학 물질을 뿌립니다. 그러나 이러한 화학 물질의 과도한 사용은 인간 건강, 토양 및 수질, 생물 다양성 에 해로운 영향을 미칩니다  . 걱정스럽게도 많은 병원균이  기존 치료법에 내성을 갖게 되었고 , 새로운 치료법을 개발하는 것이 어려운 것으로 드러났습니다.

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그러므로 사용되는 화학물질의 양을 줄이는 것이 가장 중요하며, AI가 그 해결책의 일부가 될 수 있습니다.

국제 농업 연구 센터 컨소시엄은  해충과 질병을 식별하는 모바일 폰 앱을 만들었습니다 . 앱인 "Tumaini"를 사용하면 사용자가 의심되는 해충이나 질병의 사진을 업로드하면 AI가 50,000개 이미지의 데이터베이스와 비교합니다. 또한 이 앱은 분석을 제공하고 치료 프로그램을 추천할 수 있습니다.

농장 관리 도구와 함께 사용하면 이러한 앱은 농부가 살포를 타겟팅하는 능력을 개선하고 얼마나 많은 화학 물질을 사용할지 결정하는 데 있어 정확도를 높일 수 있습니다. 궁극적으로 이러한 효율성은 살충제 사용을 줄이고, 내성의 위험을 줄이며, 사람과 환경 모두에 해를 끼치는 스필오버를 방지할 수 있습니다.

가격에 대한 수정 구슬

시장 변동성과 가격 변동은 농부들이 투자하고 무엇을 재배할지 결정하는 데 영향을 미칩니다. 이러한 불확실성은  농부들이 새로운 개발에 위험을 감수하는 것을 막을 수도 있습니다 .

AI는 가격을 예측 하여 이러한 불확실성을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다  . 예를 들어  Agtools ,  Agremo  및  GeoPard 와 같은 회사의 서비스  는 AI 기반 농장 의사 결정 도구를 제공합니다. 이러한 도구를 사용하면 가격 포인트와 시장 데이터를 실시간으로 분석하고 농부에게 생산을 최적화하는 데 도움이 되는 장기적 추세에 대한 데이터를 제공합니다.

이 데이터를 통해 농부들은 가격 변화에 대응하고 보다 전략적으로 계획할 수 있습니다. 농부들의 경제적 회복력이 향상되면 농장과 더 큰 식량 시스템 모두에 이로운 새로운 기회와 기술에 투자할 가능성이 높아집니다.

좋은 AI

인간의 혁신은 항상 승자와 패자를 낳았습니다. AI의 위험은  편향된 알고리즘 ,  데이터 프라이버시 침해  ,  인간 행동 조작을 포함하여 명백합니다 . 그러나 그것은 또한 많은 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 가진 기술입니다.

농업에서 AI의 이러한 활용은 농부들에게 낙관적인 이유입니다. 농업 산업이 이러한 발명품의 유용성을 홍보하고  피해를 최소화하기 위한 강력하고 합리적인 프레임워크를 개발할 수 있다면 AI는 21세기에 세계 식량 안보를 개선하는 데 도움이 되는 동시에 현대 농업이 인간 건강과 환경에 미치는 영향을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

Joe Hollis는 Iowa State University의 대학원 연구 조수입니다. 지속 가능한 농업 및 농촌 사회학을 공동 전공하고 정치학을 부전공하는 박사 과정 학생입니다. 그들은 스코틀랜드 유제품 공급망의 투명성과 출처를 개선하기 위한 블록체인 기술의 문제, 장벽 및 기회를 식별하는 것을 포함한 이전 프로젝트에 참여했습니다. 그는 University of London(학사)과 University of Edinburgh(석사)를 모두 졸업했습니다.

출처: https://geneticliteracyproject.org/2024/10/17/how-is-artificial-intelligence-ai-transforming-agriculture-and-what-does-the-future-hold/