스마트 농업을 돕는 AI

(Drone image of a potato field, used in this research. Credit: Utrecht University)

(The most predictive microorganisms selected by the PMI prediction model. Credit: Nature Microbiology (2024). DOI: 10.1038/s41564-024-01872-x)

최근 AI는 산업 및 과학의 전 분야로 빠르게 확산되고 있습니다. 농업이나 생물학 연구도 예외가 아닙니다. 네덜란드 위트레흐트 대학 및 델프트 공대 (Utrecht University, Delft University of Technology)의 연구팀은 감자의 성장을 돕는 미생물을 알아내기 위해 AI 모델을 사용했습니다.

기본적으로 감자는 씨감자를 이용해 재배하기 때문에 유전적으로 거의 비슷하거나 동일한 개체들입니다. 하지만 그럼에도 자라는 속도나 감자의 품질은 제각각인데, 그 이유 중 하나는 씨감자 표면에 존재하는 박테리아와 곰팡이입니다. 이 공생 미생물들이 감자의 성장 및 품질에 큰 영향을 미치는 것입니다.

연구팀은 수많은 미생물 가운데 정확히 어떤 것이 감자 발육과 수확에 좋은 영향을 미치는지 알기 위해 240개의 드론 항공 영상 사진 및 미생물 유전자 데이터를 AI 모델로 분석했습니다. 그 결과 스트렙토미소스 (Streptomyces) 속의 미생물이 좋은 영향을 미친다는 사실을 알아냈습니다.

물론 다양한 토양 조건에서 더 검증이 필요하지만, 기후 및 토양 환경에서 최적의 미생물 조합을 찾아내 이를 씨감자 표면에 뿌린다면 감자 생산량을 늘리는 것은 물론 불필요한 제초제 및 비료 사용을 줄여 환경에도 좋을 것으로 예상됩니다.

각종 과학 연구에서 AI의 비중이 커지는 가운데 농업 부분에서도 AI가 혁신을 불러올 것으로 기대합니다.

참고

https://phys.org/news/2025-01-smart-farming-ai-potato-growth.html

Yang Song et al, Seed tuber microbiome can predict growth potential of potato varieties, Nature Microbiology (2024). DOI: 10.1038/s41564-024-01872-x

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통계 공부는 어떻게 하는 것이 좋을까?

사실 저도 통계 전문가가 아니기 때문에 이런 주제로 글을 쓰기가 다소 애매하지만, 그래도 누군가에게 도움이 될 수 있다고 생각해서 글을 올려봅니다. 통계학, 특히 수학적인 의미에서의 통계학을 공부하게 되는 계기는 사람마다 다르긴 하겠지만, 아마도 비교적 흔하고 난감한 경우는 논문을 써야 하는 경우일 것입니다. 오늘날의 학문적 연구는 집단간 혹은 방법간의 차이가 있다는 것을 객관적으로 보여줘야 하는데, 그려면 불가피하게 통계적인 방법을 쓸 수 밖에 없게 됩니다. 이런 이유로 분야와 주제에 따라서는 아닌 경우도 있겠지만, 상당수 논문에서는 통계학이 들어가게 됩니다. 문제는 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 익히는 데도 상당한 시간과 노력이 필요하다는 점입니다. 물론 대부분의 학과에서 통계 수업이 들어가기는 하지만, 그것만으로는 충분하지 않은 경우가 많습니다. 대학 학부 과정에서는 대부분 논문 제출이 필요없거나 필요하다고 해도 그렇게 높은 수준을 요구하지 않지만, 대학원 이상 과정에서는 SCI/SCIE 급 논문이 필요하게 되어 처음 논문을 작성하는 입장에서는 상당히 부담되는 상황에 놓이게 됩니다. 그리고 이후 논문을 계속해서 쓰게 될 경우 통계 문제는 항상 나를 따라다니면서 괴롭히게 될 것입니다. 사정이 이렇다보니 간혹 통계 공부를 어떻게 하는 것이 좋겠냐는 질문이 들어옵니다. 사실 저는 통계 전문가라고 하기에는 실력은 모자라지만, 대신 앞서서 삽질을 한 경험이 있기 때문에 몇 가지 조언을 해줄 수 있을 것 같습니다. 1. 입문자를 위한 책을 추천해달라 사실 예습을 위해서 미리 공부하는 것은 추천하지 않습니다. 기본적인 통계는 학과별로 다르지 않더라도 주로 쓰는 분석방법은 분야별로 상당한 차이가 있을 수 있어 결국은 자신이 주로 하는 부분을 잘 해야 하기 때문입니다. 그러기 위해서는 학과 커리큘럼에 들어있는 통계 수업을 듣는 것이 더 유리합니다...

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9000년 전 소녀의 모습을 복원하다.

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근육 떨림을 막는 전자 임플란트

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