농업에 인공지능을 적용하다

농업은 3대 산업의 기본적 위치를 차지하고 있으며, 경제와 사회의 안정과 발전에 매우 중요합니다. 그러나 인구의 급속한 증가, 경작지의 점진적인 감소, 도시화의 가속화로 인해 농업이 직면한 어려움은 점점 더 심각해지고 있습니다. 이러한 과제에 대처하기 위해 국내외에서는 농업의 질과 효율성을 향상시키기 위한 정보기술의 활용을 모색하고 있으며, 그 중 인공지능을 기반으로 한 새로운 스마트 농업 모델이 빠르게 발전하고 있습니다. 인공지능이 농업 부문을 재정의하고 있다고 해도 과언이 아닙니다. 농업의 인공지능은 다섯 가지 범주로 나눌 수 있습니다:

1, 농업용 로봇

현재 많은 기술자들이 인간보다 더 높은 정확도로 로봇을 사용하는 등 중요한 농업 작업을 처리하기 위해 자율 로봇을 개발하고 프로그래밍하고 있습니다. 농작물 재배, 자동화의 출현으로 노동력 부족 문제를 해결하는 데 도움이 되고 있습니다.

2. 작물 및 토양 모니터링

인공 지능은 농부들이 관개 허점을 찾고, 관개 시스템을 최적화하고, 작물 관개 방법의 효과를 측정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 세계 인구가 증가하고 가뭄의 영향이 커짐에 따라 물 보존이 점점 더 중요해지고 있습니다. 효율적인 물 사용은 농장의 수익에 큰 영향을 미칠 수 있으며 물 보존을 위한 전 세계적인 노력에 기여할 수 있습니다. 콜럼버스는 선형 인공 지능 프로그램이 원하는 수확량 수준을 달성하기 위해 특정 밭이나 작물에 필요한 최적의 물 양을 계산하는 데 사용된다고 말했습니다.

3. 지능형 재배

전통 농업에서는 많은 인력과 물적 자원이 필요하며 인공 지능 기술을 탑재하여 인공 지능을 통해 관개 및 물 사용 관리 등 농민의 부담을 완화하는 데 도움이 됩니다. 그리고 이미지를 기반으로 이미지를 분석하는 인공지능을 통해서도 작물의 정확한 수확 시기를 예측할 수 있어 토지에서의 노동력이 크게 줄어듭니다.

4. 가축 모니터링

가축에 대한 높은 수준의 모니터링을 수행할 수 있는 능력은 생산자가 아직 AI로 강화된 농업 기술에 투자하지 않은 경쟁업체에 비해 이점을 제공합니다. 콜럼버스는 농부들이 더 나은 우유나 육류 생산을 위한 최적의 조건을 더 잘 이해하기 위해 음식 섭취량, 활동 수준 및 활력 징후를 모니터링할 수 있다고 말했습니다. 또한 실시간 건강 관찰을 통해 농부들은 전염병에 감염된 가축과 건강한 가축을 신속하게 구별하고 부상과 예상치 못한 가축 행동을 신속하게 해결할 수 있습니다.

5. 드론 활용

농업 분야 드론 시장은 2027년까지 4억 8천만 달러에 이를 것으로 예상되며, 드론 활용은 사용자가 농작물 수확량을 늘리고 비용을 절감할 수 있도록 고안되었습니다. 드론의 경로는 먼저 프로그래밍되고 일단 배치되면 장치는 컴퓨터 비전을 활용하여 이미지를 기록하고 캡처된 데이터를 업로드하며 알고리즘을 사용하여 캡처된 이미지와 데이터를 통합 및 분석하여 자세한 분석 보고서를 제공합니다.

우리나라에서는 인공지능과 농업의 긴밀한 통합이 여전히 여러 가지 과제에 직면해 있습니다. 예를 들어, 농촌 네트워크 인프라가 취약하고 농업 기술이 아직 기본 단계에 있으며 연구 개발이 어렵습니다. 인공지능 농업 로봇은 아직 초기 단계에 있으며, 이를 활용하는 과정에서 필연적으로 다소 문제가 있을 것입니다. 이를 위해서는 관련 부서에서 인공지능과 농업의 심층적 통합을 포괄적으로 추진해야 합니다. 인프라, 기술공급, 산업수요 등 다양한 측면에서 현대 농업의 질적 발전을 위한 효과적인 길을 모색합니다. 지원 역량 측면에서는 기술 공급 측면에서 농촌 네트워크 인프라 및 농업 정보 서비스 플랫폼 구축을 강화하고, 농업 분야의 인공지능 기술 공급 수준을 지속적으로 향상시킬 것입니다. 산업 수요에 맞춰 농업인의 인공지능 적용 의지와 능력을 적극 육성하고, 관련 지식의 기술 지도와 전파를 지속적으로 제공하겠습니다.

인공지능 기술의 지속적인 발전으로 머지않아 농업분야에 대규모 적용이 실현될 것이라 믿습니다. 인공지능은 밝은 미래를 가지고 있으며, 우리나라의 농업은 새로운 지능 시대로 진입할 것입니다.

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