AI는 데이터 분석 및 추정에 도움을 줍니다.
이 현대 기술은 재배, 파종 및 재배 기능을 완전히 변화시켰습니다. 이는 농부들이 종자의 품질을 분석하고 실시간 시나리오에서 기상 조건을 예측하는 데 도움이 됩니다. 이와 함께 풍부한 수확량 추정치를 제시하고 자원을 적절하게 활용하는 데 기여합니다. 데이터 포인트를 계산하여 토양의 질을 결정하고 다음 수확량을 계획하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 따라서 이는 이전의 농업에 대한 인식 방식을 혁신했습니다.
AI는 농장 포인트의 정확성 향상을 지원합니다.
AI는 계절 예측 모델의 정확도 수준을 결정하는 데 사용됩니다. 이는 향후 몇 달 동안의 기후 압력을 정확하게 예측하고 파종 기간을 계획하는 기능을 보유하고 있습니다. AI를 통해 얻은 정보는 농부들이 풍성한 수확물을 재배하고 육성하는 데 중요한 위치를 차지합니다. 아울러 AI를 우주로 보내 작물의 전반적인 상태를 분석하고 실시간으로 문제점을 점검하는 기능도 탑재했다. 따라서 AI 솔루션을 사용하면 딥러닝과 컴퓨터 비전이 지원되는 작물의 초기 문제를 감지할 수 있습니다.
AI는 농장 위치의 정확성을 높이는 데 도움이 됩니다.
AI는 계절 예측 모델의 정확성을 평가하는 데 사용됩니다. 다음 달의 기후 압력을 정확하게 예측하고 파종 시기를 계획할 수 있습니다. AI를 통해 수집된 지식은 농부들이 큰 수확을 거두고 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 또한 우주에는 AI를 배치해 작물의 전반적인 상태를 분석하고 문제점을 실시간으로 점검한다. 따라서 AI 기술은 딥러닝과 컴퓨터 비전을 활용하여 작물의 초기 문제 진단을 가능하게 합니다.
AI가 일자리 상실을 다룬다
전통시대에는 셀 수 있는 소수의 사람만이 농업에 진출했다. 이는 노동력 부족으로 이어진다. 인력난을 해결하기 위해 AI 농업챗봇이 인간을 대신하게 됐다. 이러한 봇은 인간보다 더 생산적이고 효율적이므로 품질 표준을 유지하면서 신속하게 일괄 생산량을 생성합니다. 그 외에도 인건비와 잡초 발생 가능성이 줄어듭니다. 농업인과 함께 농업 애로사항을 해결하기 위한 제안과 상담도 하게 된다. 여기에는 100억 인구의 경제에 식량을 공급하기 위해 차례를 접고 에이커에서 가장 좋은 것을 추출하는 인지적 발전이 포함됩니다.
AI가 수확 자동화를 가져옵니다
수확 자동화 뒤에는 감독관이 작물의 움직임과 기울어진 성장을 추적합니다. 신속한 처리로 밭 전체에 제초제를 살포하고 상당한 속도로 작물을 수확할 수 있습니다. 이는 작물 생산을 유지하고 노동자들이 다른 작업에 집중할 수 있게 해줄 것입니다. 예를 들어 Harvest CROO Robotics Strawberry 로봇은 인간의 개입 없이 딸기를 수확하고 포장하도록 설계되었습니다.
농업정보관리주기에서 인공지능의 역할
AI를 사용하여 농업 데이터를 관리하는 것은 여러 면에서 유리할 수 있습니다.
위험 관리
예측 분석은 농부들이 절차에서 오류를 줄이는 데 도움이 됩니다.
AI는 식물 성장 데이터를 사용해 악천후, 질병, 해충에 더 강한 저항성을 갖는 작물을 추천합니다.
토양 및 작물 건강 분석
AI 알고리즘은 토양 샘플의 화학적 구성을 검사하여 어떤 영양소가 부족할 수 있는지 감지할 수 있습니다. AI는 작물 질병을 발견하고 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.
작물사료
관개 분야의 AI는 최적의 작물 공급 패턴과 영양 공급 일정을 찾는 데 도움이 될 뿐만 아니라 최고의 농업 제품 조합을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI는 작물 생산량을 향상하고 최적의 수확 시간을 예측할 수 있습니다.
농업 분야 인공지능의 미래는?
AI는 앞으로 농업과 식량 지속 가능성에서 점점 더 중요한 역할을 할 가능성이 높습니다. 농업은 기본 도구부터 관개, 트랙터, 인공 지능에 이르기까지 항상 기술에 크게 의존해 왔습니다. 각각의 발전은 농업의 장애물을 최소화하면서 효율성을 높였습니다.
게다가 농업 분야에서 AI의 장점은 분명하다. 스마트 농업 기술, 지능형 자동화, AI 기반 상품은 반복적으로 시간이 많이 소요되는 프로세스를 자동화하여 직원이 인간의 판단이 필요한 보다 전략적인 작업에 집중할 수 있도록 해줍니다. 점점 더 저렴해지는 컴퓨터 비전은 농업 로봇 공학과 결합되어 농업 분야의 AI 발전을 이끌 잠재력을 가지고 있습니다.
기후 변화, 환경 문제, 식품 소비 증가는 모두 AI가 해결하는 데 도움이 될 수 있는 과제를 나타냅니다. 효율성, 지속 가능성, 자원 할당 및 실시간 모니터링을 강화하여 현재 농업을 변화시켜 더 건강하고 고품질의 제품을 생산할 것입니다.
그러나 단순히 AI를 구입하고 활용을 시작할 수는 없습니다. AI는 유형의 객체가 아닙니다. 오히려 프로그래밍을 통해 기계화된 기술의 집합체입니다. 본질적으로 AI 시스템은 사람과 동일한 방식으로 생각합니다. 먼저 학습한 다음 데이터를 사용하여 문제를 해결합니다. 업계는 AI가 주도하는 농업 변화를 수용하기 위해 변화해야 합니다. 농부들은 AI 기반 솔루션을 사용하는 방법에 대해 교육받고 교육받아야 합니다.
결론
농업과 식량 생산은 인류의 가장 중요한 산업 중 하나입니다. 농업의 첫 번째 제품은 최종 사용자나 고객에게 도달하기 전에 공급망의 4개 클러스터 또는 단계(생산 전, 생산, 가공 및 유통)를 포함하는 수많은 다단계 분산 공급망의 투입물로 활용됩니다.