기계 학습을 통해 농업을 더욱 지속 가능하게 만드는 방법

급격한 기후 변화 시대에 농업의 지속 가능성을 달성하는 것은 지구의 건강과 웰빙을 보장하는 데 매우 중요합니다.

제한된 자원과 인구 증가로 인해 전통적인 농업 방식은 더 이상 지속 가능한 식량 시스템을 지원할 수 없습니다.

다행히 현재 기계 학습의 기술 발전은 보다 지속 가능한 농업 관행을 향한 유망한 길을 제공합니다. 농부들은 컴퓨터 비전과 예측 분석을 활용하여 물 사용을 줄이고, 더 적은 자원으로 해충을 통제하고, 비료 사용을 최적화하여 부정적인 환경 영향을 줄일 수 있습니다. 이 기사에서는 농업에서 기계 학습을 사용하여 얻을 수 있는 환경적 이점과 이것이 보다 지속 가능한 농업을 달성하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 살펴봅니다.

오늘날 농업이 직면한 과제

오늘날 농업이 직면한 주요 과제 중 하나는 늘어나는 인구를 먹여 살리기 위한 식량 수요가 계속해서 증가하고 있다는 것입니다. 국제통화기금(IMF)에 따르면 2050년에는 인구가 97억 명에 이를 것으로 예상된다. 농경지가 한계에 도달함에 따라 환경을 보호하면서 식량을 생산하는 새롭고 보다 효율적인 방법을 찾는 것이 시급합니다. 기후변화는 홍수, 가뭄, 폭풍과 같은 극심한 기상 조건으로 인해 농작물과 가축에 광범위한 피해를 입히는 등 주요 위협이기도 합니다. 또한 물과 토양 비옥도 같은 천연 자원이 줄어들고 있으며 지속 불가능한 농업 관행으로 인해 이러한 문제가 더욱 악화되고 있습니다.

기계 학습이 농업에 도움이 되는 방법

• 물 소비 감소

전통적인 농업은 종종 물을 너무 많이 소비하여 환경에 치명적인 영향을 미칩니다. 예를 들어, 캘리포니아 센트럴 밸리(Central Valley)에서는 수십 년간의 과도한 관개로 인해 토양에 염분이 위험한 수준으로 축적되어 일부 지역에서는 작물 재배가 불가능해졌습니다. 인도와 중국과 같은 세계 다른 지역에서는 농부들이 충분히 빨리 보충되지 않은 지하수를 과도하게 추출하여 물 부족과 토양 악화를 초래합니다.

과도한 물 사용은 물, 토양 등 천연 자원의 고갈을 야기할 뿐만 아니라 경제적 결과도 초래합니다. 농부들은 종종 관개 시스템에 대해 엄청난 비용을 지불해야 하거나 많은 양의 물이 필요하지만 수확량이 적은 비효율적인 방법을 사용해야 합니다.

기계 학습이 가능한 원격 감지 기술을 통해 농부들은 토양 수준을 모니터링하거나 자동화된 센서를 설정하여 작물에 추가 물이 필요한 시기를 감지할 수 있습니다. 이러한 전략은 물 사용 효율성을 향상시키고 전반적인 농업 비용을 절감하며 천연 자원이 낭비되지 않도록 하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 기계 학습을 사용하여 가뭄에 강한 작물을 감지하고 토양 유형 및 기후 조건에 따라 최적의 재배 패턴을 찾을 수 있습니다. 이러한 모든 조치는 농업 생산을 장기적으로 더욱 지속 가능하게 만드는 데 기여합니다.

• 살충제 사용 최적화

해충은 농작물에 상당한 피해를 입히고 수확량을 크게 줄일 수 있기 때문에 대부분의 농부가 직면한 주요 문제입니다. 이 문제에 대한 전통적인 해결책에는 환경에 부정적인 영향을 미치고 지속 불가능하다고 간주되는 살충제 사용이 포함됩니다.

기계 학습은 농부들이 더 적은 자원으로 해충을 더 효과적으로 모니터링하고 통제할 수 있는 또 다른 솔루션을 제공합니다. 컴퓨터 비전과 예측 분석을 활용하여 농부는 자동으로 해충을 감지하고 작물을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 해충 방제에 대한 효과적이고 표적화된 접근 방식이 가능하며 살충제에 대한 의존도가 크게 줄어듭니다. 또한 기계 학습 알고리즘을 사용하여 수위와 토양 상태를 모니터링할 수 있으므로 농부는 해충이 나타날 가능성이 가장 높은 시기를 정확하게 파악하고 예방 조치를 취할 수 있습니다.

• 비료 사용 최적화

농업에서 합성 비료를 사용하는 것은 작물 수확량에 매우 유익하지만 환경에는 해롭습니다. 일반적으로 대부분의 농부들은 밭 전체에 비료를 시비합니다. 즉, 토양의 영양분 함량이 이미 높은 지역에서는 과잉 시비를 합니다. 이로 인해 영양분이 가장 가까운 강, 호수 및 바다로 유출되어 과도한 조류 번성 현상이 발생하는 경우가 많습니다. 이는 결과적으로 물 속의 산소 함량을 크게 감소시키고 물고기와 기타 수생 생물의 죽음으로 이어질 수 있습니다.

또한 비료는 종종 토양 산성화를 유발하여 생물 다양성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 더 무서운 것은 그린피스 연구소의 최근 연구에 따르면 합성 비료 생산이 연간 CO2 배출량의 2.1%를 차지한다는 사실입니다.

머신러닝은 이러한 관행과 관련된 부정적인 환경 영향을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 자동화된 데이터 수집 및 분석 등 정밀농업 기술을 활용해 농민은 토양 상태를 실시간으로 모니터링하고 필요한 곳에만 최적의 비료를 시비할 수 있다. 이는 강과 호수로의 영양분 유출을 줄여 더욱 건강한 수생 생태계를 촉진하고 생물 다양성을 보호하는 데 도움이 됩니다.

기계 학습이 농업을 구합니다

분명히 기계 학습은 농업을 혁신하고 지속 가능성을 높일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 컴퓨터 비전 및 예측 분석과 같은 자동화된 기술을 활용하여 농부는 천연 자원을 보존하면서 작물 수확량을 늘릴 수 있습니다. 이는 물, 살충제, 비료 사용을 포함한 전통적인 농업 관행이 환경에 미치는 부정적인 영향을 줄이는 데 도움이 됩니다.

기계 학습 기술이 더욱 발전하고 주류가 되면서 이러한 방법이 농업 산업의 필수 요소가 될 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다. 궁극적으로 현대 기술의 도움으로 우리는 지구의 천연 자원을 더 잘 관리하고 미래 세대를 위해 보다 지속 가능한 미래를 만들 수 있습니다.

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