인공지능은 컴퓨터 프로그램을 활용해 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력 등을 좀 더 효율적이고 개선된 방향으로 실현하는 기술이다. 외부 환경의 위협 요인에 노출돼 있는 농업 분야에서 인공지능을 활용하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다.

구글은 인공지능 기술을 적용한 과일 수확 로봇이나 영양분 혹은 농약의 자동 분사 드론을 연구 중이다. 구글의 연구소인 구글엑스는 인공지능을 통해 식량 생산에 영향을 미치는 기후변화를 분석하고 이를 패턴으로 만들어 해충과 재해를 사전에 차단하는 기술을 연구 중이다. 화학 전문 글로벌 기업인 듀폰은 농장관리 소프트웨어 벤처기업인 그래눌러를 인수해 농사에 경험이 없는 농민도 최적화된 의사결정을 내릴 수 있게 도와주는 서비스를 개발했다.

국내에서는 스마트팜 기술을 그 개발 단계에 따라 3단계로 구분해 이해하고 정부의 지원하에 다양한 기업이 단계적 개발을 추진하고 있다. 편리성 증진을 중점으로 하고 있는 1세대, 생산성 향상을 목표로 하는 2세대, 무인화 자동화시스템을 구현해 스마트팜 전 과정의 통합제어 및 생산관리를 목표로 하는 3세대로 구분하고 있다. 현재 국내 스마트팜의 수준은 주로 1∼2세대 단계에 도달한 것으로 평가하며, 3세대로의 조기 진입을 위한 노력을 하고 있다. 2세대에서 3세대를 아우르는 스마트팜 기술 중 대표적인 예는 수율 예측 및 최적화를 위한 사물인터넷(IoT) 활용이다.

IoT 장치는 인터넷에 연결된 센서 장착 도구다. 인공지능과 연계해 수확량과 생산성을 높이고 작물 실패를 줄일 수 있다. 농작물의 성장상태, 기온, 습도, 영양공급 주기 등 모든 데이터를 모니터링, 분석 및 예측하는 시스템을 구현한 것이다. 이미지 및 적외선 센서, 열 화상 카메라, 수분 및 습도 센서 또는 사운드 센서의 적용을 통해 스마트 농업 솔루션을 제공하고 있다. IoT 장치는 트랙터와 트럭은 물론 밭, 토양 및 식물에서 실시간으로 데이터를 수집하는 데까지 사용할 수 있다. 지형과 토양을 분석하거나 스마트 알고리즘을 통해 위성 및 레이더 이미징 기술을 활용하고 수집된 데이터는 과거 날씨 및 작물 데이터 또는 항공 사진과 같은 기타 사용 가능한 정보와 결합해 인공지능 기계 학습 모델이 패턴을 식별, 미래를 예측한 솔루션을 제공한다.

인공지능 기술을 이용하면 경험이 없어도 누구나 농사를 지을 수 있는 시대가 다가오고 있다.

박민우 생글기자(동성고 3년)