[전남인터넷신문]산업의 각 분야에 인공지능(AI)의 도입이 활발하게 이루어지고 있다. 제1차 산업인 농업은 AI와 이미지적으로 먼 거리에 있으나 다른 제1차 산업과 마찬가지로 AI와의 궁합이 좋다. AI 등의 기술을 농업에 도입하여 스마트 농업을 실현함으로써 어떤 이점을 얻을 수 있을까?

우선적으로 생각할 수 있는 이점에는 몇 가지가 있다. 그중 첫째는 작업의 효율화와 안전성 향상이다. 스마트 농업의 실제 예로는 드론(소형 무인기)을 이용한 농약 살포를 들 수 있다. AI에 의해 필요한 농약의 양 등을 분석함으로써 농약 살포를 과부족 없이 효율적으로 실시할 수 있게 될 것으로 기대할 수 있다.

농약은 인간에게 필요한 작물을 효율적이고 안정적으로 재배하는 데 유용하나 농약 자체는 의약용 외 독물 또는 의약용 해극물, 위험물이기도 해 취급에 주의가 요구된다. AI에 의해 취급의 효율화를 할 수 있으면 작업의 안전성이 증가하는 것도 기대할 수 있다.

둘째는 품종 개량 속도의 향상이다. 작물의 품종 개량은 교배와 선발을 반복한 후 실제 농장에서 재배 시험을 거듭하는 공정을 거쳐 이루어진다. 그 때문에 신품종에 이르기까지는 기본적으로 10년 정도의 시간과 노력이 필요하다. 작물에 따라서는 시험을 위한 넓은 농장이 필수적이다. 여기에 AI를 활용하면 시간을 대폭 단축할 수 있다.

벼를 예로 들면 기존에는 게놈 정보(개체의 성질이나 형태를 결정 짓는 유전자의 총체)를 이용한 품종 개량을 해 왔는데 데이터가 방대하며 복잡하고 실현에는 한계가 있었다. 그런데 축적된 벼의 성질과 형태에 관한 데이터를 정리 · 디지털화하고, 새롭게 해석 · 취득한 게놈 데이터를 추가하여 데이터베이스화하여 ‘게놈 선발 AI’을 구축하여 활용하면 게놈 데이터만으로 벼의 수율과 품질이 높은 품종을 쉽게 육성할 수가 있게 된다. 의약품 개발 등의 분야에서는 이미 이러한 방식을 적극적으로 활용하고 있다.

셋째는 매칭으로 새로운 비즈니스 기회가 탄생된다. 농업에 관련된 사업자의 매칭을 AI가 잘 실시할 수 있어 다양한 효율화나 새로운 비즈니스 기회가 생겨나게 된다. 예를 들어, 농업 관련 물류에서는 각 농가가 스스로 농산물을 집하장이나 도매시장에 반입한다. 또 농업 법인 각사가 대소비지에의 수송을 개별적으로 준비하고 있는 사례가 많는데, AI을 활용하면 효율성을 크게 높일 수가 있게 된다.

출하자와 물류 회사의 정보는 클라우드(인터넷을 통해 액세스할 수 있는 서버와 이러한 서버에서 작동하는 소프트웨어와 데이터베이스)에서 일괄 집약·관리해 AI가 최적 루트를 선정하는 구조가 되면 자가용 트럭으로 옮길 수밖에 없었던 농가에게는 물류의 새로운 외주 수단, 개별적으로 물류를 주선하고 있던 농업 법인에게는 공동 배송에 의한 저렴한 물류 시스템, 그리고 물류 회사에는 그들이 새로운 비즈니스 기회 될 수 있게 된다.

넷째, 예측에 의해 출하량의 조정이 가능하게 된다. AI는 대량의 데이터 중에서 패턴을 발견하고, 그 패턴 마다의 최적화를 산출화 해내는 것도 우수하다. 예를 들면, 과거의 출하량이나 날씨, 시세 등의 데이터를 분석해 수요 예측을 한 다음 지금 최적이라고 생각되는 출하량을 제안할 수 있다. 특정 품목에 대해 전국 및 세계 각지의 식재 면적과 소비예측을 통해 출하 시의 가격을 예측할 수 있게 된다.

농업에서 AI의 도입에 따른 기대효과는 많다. 개별 농가 차원에서 뿐만 아니라 농작물의 재배 면적, 예상되는 날씨와 작물의 수확량과 관계를 통한 예측 등 농업의 경쟁력 측면에서도 이점이 많다. 따라서 농업의 구조, 농산물의 가격 등 농업의 총론 측면에서 AI을 적극적으로 도입하고 이것을 정책에 활용해 농업의 효율성을 높이길 바란다.

[자료 출처]

守れ、農業。AIが描く第一次産業の進化像(https://laboro.ai/activity/column/laboro/agriculture-ai/)