[산업 소개] 농업 분야의 컴퓨터비전과 AI | AI in Agriculture | 스마트팜

농업과 AI

 

컴퓨터비전과 AI 기술로 다양한 산업이 눈부신 발전을 이루었고 농업 또한 예외는 아니다. 농부와 농학 전문가는 컴퓨터비전 알고리즘과 AI 모델의 기술을 사용하여 작물 수확량을 최적화하고 질병을 감지하고 전반적인 생산성을 향상시킬 수 있다.  

 

컴퓨터 비전 기술은 드론, 위성 또는 지상 기반 카메라로 캡처한 이미지를 분석하여 작물의 실시간 모니터링을 가능하게 한다. 이러한 이미지는 작물의 건강, 성장 패턴 및 자원 할당에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있다. 농부는 이러한 이미지에 AI 기술을 적용하여 영양 결핍을 식별하고 물 스트레스 수준을 평가하며 관개 및 비료 일정을 최적화할 수 있다. 이러한 접근 방식은 보다 효율적인 자원 관리, 비용 절감 및 작물 품질 향상으로 이어진다.

잡초 및 해충 탐지

잡초와 해충은 농업 생산성에 심각한 문제를 야기한다. AI 기반의 컴퓨터비전 시스템은 다양한 잡초 종을 자동으로 식별하고 분류하여 제초제를 표적에 정확하게 적용할 수 있다. 마찬가지로 AI 기반 모델은 해충을 탐지하고 추적하여 농부들이 신속하게 대응하고 농작물 피해를 최소화할 수 있다. 

 

질병 및 영양소 결핍 식별

작물의 질병 및 영양소 결핍을 감지하는 것은 수확량 손실을 방지하고 식량 안보를 보장하는 데 매우 중요하다. 컴퓨터비전 시스템은 식물 이미지를 분석하고 질병 및 영양소 결핍과 관련된 시각적 신호를 식별할 수 있다. 질병에 걸린 식물과 건강한 식물의 대규모 데이터 세트에 대해 AI 모델을 교육함으로써 정확한 진단을 달성할 수 있으므로 농부는 표적 치료, 영양 수준 조정 또는 저항성 작물 품종 선택과 같은 선제적 조치를 취할 수 있다.

수확 및 수확량 추정

작물 수확량의 정확한 추정은 물류 계획, 저장 최적화 및 시장 공급 예측에 필수적이다. 컴퓨터비전 기술은 수확 중에 캡처된 이미지 또는 비디오를 분석하여 수확량 추정 프로세스를 자동화할 수 있다. 과일이나 농작물을 감지하고 계수함으로써 이러한 시스템은 실시간 수확량 추정치를 제공하여 농민이 노동력 할당, 장비 활용 및 시장 예측과 관련하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 한다.

 

품질 관리 및 등급

AI는 농업의 품질 관리 및 등급 지정 프로세스를 혁신할 수 있습니다. AI 모델은 농산물 이미지를 분석하여 크기, 모양, 색상 및 질감과 같은 매개변수를 평가하여 자동화된 분류 및 등급 지정을 가능하게 한다. 이는 수작업의 필요성을 줄이고 일관된 품질 표준을 보장한다. 고품질 농산물을 정확하게 식별하고 분리하여 시장 경쟁력을 높이고 폐기물을 줄일 수 있다.

 

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컴퓨터비전과 AI는 농작물 모니터링, 잡초 탐지, 질병 식별, 수확량 추정, 품질 관리와 같은 다양한 요구 사항을 해결하면서 농업 분야에서 엄청난 잠재력을 제공한다. 그러나 데이터 수집, 인프라, 적응성, 해석 가능성 및 비용 효율성과 같은 문제를 극복해야 한다는 단점도 존재한다. 농업 비중이 적은 우리나라에는 아직 많이 활용되고 있지 않지만, 농경지 면적이 우리나라 보다 큰 외국의 경우 농업 자동화는 굉장히 중요한 문제로 꼽힌다.