(Center pivot irrigation on wheat growing in Yuma County, Arizona. 1987. Credit: Gene Alexander, USDA Natural Resources Conservation Service)
현대 농업은 다양한 기계식 관계 (irrigation) 시스템에 의존하고 있습니다. 농작물에 물을 주는 관계 시설은 사실 고대부터 존재했지만, 현대에는 대규모 농업에 들어가는 물을 더 효과적으로 관리하기 위해 자동화된 시스템으로 작물에 물을 줄 뿐 아니라 토양의 수분 함량을 측정해 필요하지 않은 물을 주거나 혹은 물을 너무 과도하게 주는 일을 방지하고 있습니다.
그런데 토양의 수분 정도를 측정하는 일은 생각보다 쉬운 일은 아닙니다. 토양에 설치한 센서는 수분과 염분으로 인해 손상되기 쉬우며 전체 농지의 수분 공급 정도를 파악하기 위해서는 상당히 많은 센서가 필요합니다. 열화상 카메라(Thermal imaging camera)는 고가이고 안개에 취약한 문제가 있습니다. 드론의 경우 넓은 지역을 커버할 수 있으나 배터리 수명이 짧고 드론을 계속 관리해야 하는 번거로움이 있습니다.
사우스 오스트레일리아 대학 및 이라크 미들 테크니컬 스쿨 (University of South Australia and Iraq's Middle Technical School)의 연구자들은 일반적인 DSLR 카메라인 Nikon D5300을 이용해 1-5m 거리에서 토양의 습도를 측정하는 인공지능 알고리즘을 개발했습니다. 연구팀이 개발한 알고리즘은 고가의 특수 카메라나 센서 대신 일반적인 상업용 카메라를 이용해서 상대적으로 저렴하다는 장점이 있습니다.
다만 토양의 색상과 습도와의 관계를 학습해서 인공지능이 습도를 파악하는 시스템이기 때문에 작물이 아직 잘 자라지 않고 토양이 쉽게 드러나는 환경에서는 유용하지만, 작물이 많이 자란 상태에서는 효과가 떨어지지 않을까 생각됩니다. 그래도 작물이 자라는 초기에 유용하게 사용할 수 있다면 의미 없는 기술은 아닐 것입니다.
인공지능이 사람을 완전히 대신할 수 있는 없지만, 이렇게 사람이 직접 하기에는 번거롭거나 비용이 많이 드는 일을 대신할 순 있습니다. 이 방식이 상용화될지는 알 수 없지만, 다른 분야와 마찬가지로 농업 역시 인공지능이 더 효과적이고 경제적인 미래를 가져다 줄 것으로 기대됩니다.
참고
https://newatlas.com/science/cameras-soil-moisture-levels/
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