스마트 농업: 효율성 향상을 위해 컴퓨터 비전과 로봇 공학이 사용되고 있습니다.

농업의 인공지능은 농장의 해충, 식물 질병 및 영양실조를 탐지하는 데 도움이 됩니다. AI 센서는 해당 지역에서 사용할 제초제를 결정하기 전에 잡초를 식별하고 목표로 삼을 수 있습니다. 인공지능 시스템이라고도 불리는 정밀 농업은 수확의 전반적인 품질과 정확성을 향상시키는 데 도움을 줍니다.

컴퓨터 비전의 역할

수십억 명의 사람들을 먹여 살리려면 많은 땅이 필요합니다. 오늘날에는 더 이상 수동 재배가 불가능합니다. 한편 농작물 실패는 해충과 식물 질병으로 인해 발생하는 경우가 많습니다. 현대 농업 운영의 규모를 고려할 때 이러한 해충 침입을 탐지하고 막는 것은 어려운 일입니다.

이것은 컴퓨터 비전 기술에 새로운 응용 프로그램을 추가합니다. 농부들은 항공 사진을 사용하여 식물 질병이나 해충의 초기 지표를 거시적 수준에서 식별하고 잎과 식물의 근접 사진을 사용하여 미시적 수준에서 작물 질병을 식별할 수 있습니다. 이들 연구에서 일반적으로 사용되는 컴퓨터 비전 방법은 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network)입니다. 오늘날 농업 분야에서 인공지능을 더 많이 적용하는 방법이 개발되고 있습니다.

여기서 "컴퓨터 비전"이라는 용어를 매우 광범위하게 사용한다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 이미지는 일반적으로 가장 신뢰할 수 있는 정보 소스가 아닙니다. 식물 생활의 많은 중요한 측면은 다른 방법을 사용하여 가장 잘 연구됩니다. 특수 센서를 사용하여 초분광 이미지를 수집하거나 3D 레이저 스캔을 사용하여 식물 상태를 더 잘 이해하는 경우가 많습니다. 농업경제학 분야에서는 농업에 인공지능을 적용함으로써 이러한 유형의 기술이 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

이 데이터 유형은 일반적으로 고해상도이며 의료 영상보다는 사진에 더 유사합니다. AgMRI는 현장 모니터링 시스템입니다. 이 데이터를 처리하려면 특수 모델이 필요하지만 데이터의 공간적 구성으로 인해 특히 컨볼루션 신경망을 사용할 수 있습니다.

식물 표현형 분석 및 이미징 연구에 수백만 달러가 투자되었습니다. 이제 주요 작업은 일반적으로 사진이나 3차원 이미지 형태의 상당한 규모의 작물 데이터 세트를 수집하고 표현형 정보를 식물 유전자형과 비교하는 것입니다. 연구 결과와 정보는 전 세계적으로 농업 기술을 발전시키는 데 사용될 수 있습니다. 스마트 AI 시스템을 활용하는 분야는 농업뿐만 아니라 채용에서도 AI가 화두다.

로봇이 농업에 사용되는 방법

많은 자율 농업 로봇은 확립된 기본 패턴을 준수하고 해당 지역의 고유한 특성을 고려하면서 땅에 구멍을 파고 씨앗을 뿌릴 수 있습니다. 로봇은 또한 식물의 성장 과정을 관리하고 각 식물과 개별적으로 상호 작용할 수 있습니다. 작물이 익으면 로봇은 이를 수확하고 각 식물을 처리해야 하는 방식으로 다시 처리합니다.

드론은 자동으로 작물에 살포할 수 있습니다. 작고 민첩한 드론은 대형 항공기보다 더 정밀하게 위험 물질을 운반할 수 있습니다. 또한 스프레이 드론을 사용하여 촬영한 항공 사진을 사용하여 이 문서의 시작 부분에 설명된 컴퓨터 비전 알고리즘에 대한 데이터를 수집할 수 있습니다.

수확을 위해 특별히 설계된 로봇이 점점 더 많이 만들어지고 배포되고 있습니다. 콤바인 수확기는 오랫동안 사용되어 왔지만 개별 잡초는 로봇을 통해 기계적으로 식별하고 제거할 수 있습니다. 이는 현대 로봇 공학과 컴퓨터 비전의 또 다른 놀라운 성과입니다. 이전에는 잡초와 유익 식물을 구별하거나 로봇 손을 사용하여 작은 식물과 상호 작용하는 것이 불가능했기 때문입니다.

인공 지능으로 농업 효율성 향상

많은 농업용 로봇이 아직 프로토타입이거나 소규모로만 테스트되는 반면, ML, AI 및 로봇공학을 농업에 적용하는 것은 이미 분명합니다. 가까운 미래에는 점점 더 많은 농업 활동이 기계화를 채택할 것으로 예상됩니다.

현재 농업 분야에서 더 많은 인공 지능 응용 프로그램이 개발되고 있습니다. 예를 들어, 한 회사의 파일럿 프로젝트에서는 컴퓨터 비전을 축산업에 적용했지만 이 분야는 아직 딥러닝 회사로부터 폭넓은 관심을 끌지 못했습니다.

농업에서의 기계 학습 및 인공 지능

물론 기계 학습을 위해 가축 추적 데이터를 사용하려는 몇 가지 계획이 이미 있습니다. 예를 들어, 파키스탄 회사는 소의 활동과 체온을 무선으로 모니터링할 수 있는 목걸이를 출시했습니다. 그리고 프랑스 연구자들은 소를 위한 얼굴 인식 기술을 연구하고 있습니다.

또한 시장 가치가 수천억 달러에 달하는 지금까지 활용도가 낮은 산업인 양돈 산업에도 AI를 적용할 계획이 있습니다. 현대 농장에서는 돼지를 상대적으로 작은 그룹으로 사육하고 가장 유사한 동물을 선택합니다. 식량은 돼지 생산의 주요 비용이므로 현대 돼지 생산의 주요 목표는 비육 과정을 극대화하는 것입니다.

농민들이 돼지 체중 증가에 대해 포괄적으로 이해했다면 이 문제를 해결할 수 있습니다. 동물은 일반적으로 태어나고 팔릴 때 일생 동안 단 두 번만 체중을 측정합니다. 전문가들이 각 새끼 돼지의 체중이 어떻게 증가하는지 안다면 각 돼지에 대한 고유한 비육 프로그램을 설계하거나 심지어 식품 첨가물의 고유한 조합을 설계할 수도 있습니다. 이는 생산량을 크게 증가시킬 것입니다.

동물을 체중계에 올리는 것은 특별히 어렵지 않지만, 동물에게 많은 스트레스를 줄 수 있으며, 스트레스를 받은 돼지는 체중이 감소합니다. 이 새로운 인공 지능 연구는 동물의 체중을 측정하는 새로운 비침습적 방법을 만드는 것을 목표로 합니다. 컴퓨터 비전 모델을 사용하여 사진 및 비디오 데이터에서 돼지 체중을 추론합니다. 이러한 추정치는 살찌는 과정을 향상시키기 위해 기존의 전통적인 분석 기계 학습 모델에 통합됩니다.

농업 인공지능의 미래는 무엇일까요

농업과 축산업은 때로 시대에 뒤떨어진 직업으로 여겨지기도 합니다. 그러나 오늘날 농업 분야의 인공 지능은 많은 농장에서 일반적인 도구가 되고 있습니다. 이러한 현상의 주된 이유는 농업에서 동시에 수행되는 일자리가 많기 때문입니다.

이 작업은 너무 지루해서 이를 자동화하려면 딥 러닝과 최신 인공 지능을 사용해야 합니다. 재배된 식물과 돼지는 동일하지만 동일한 조립 라인에서 나온 것은 아닙니다. 모든 토마토 덤불과 모든 돼지에는 고유한 접근 방식이 필요하므로 인간의 개입이 절대적으로 필요합니다.

현재 인공 지능의 발전을 활용하여 문제를 해결하는 동시에 식물과 동물과 상호 작용하고 고유한 특성을 고려하는 기술을 자동화할 수 있습니다. 돼지의 무게를 재는 것은 튜링 테스트를 통과하는 방법을 배우는 것보다 간단하고, 넓은 들판에서 트랙터를 작동하는 것은 교통량이 많은 곳에서 자동차를 작동하는 것보다 간단합니다.

농업은 여전히 ​​세계에서 가장 크고 중요한 산업 중 하나이기 때문에 효율성이 조금만 향상되더라도 상당한 이익을 얻을 수 있습니다. 많은 기업들이 농업 분야에서 인공지능을 우선시하는 이유다.

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