새 연구: AI가 드론 사진과 알고리즘을 이용해 농작물 성장 예측

Seoul본 대학교 연구진은 새로운 소프트웨어를 개발하여 작물의 생장을 시뮬레이션하고 있습니다. 필드 테스트에서 찍은 수천 장의 사진을 사용해 학습 알고리즘을 훈련시켰고, 이제 이 알고리즘은 초기 사진 한 장만으로도 미래의 식물 성장 예측이 가능합니다. 이 소프트웨어는 농부들이 잎 면적이나 작물 수확량과 같은 요소를 정확히 추정할 수 있도록 돕습니다. 연구 결과는 Plant Methods 저널에 게재되었습니다.

알고리즘은 성장을 추적하는 기간 동안 촬영된 드론 사진을 분석하여, 예를 들어 특정 조건 하에서의 콜리플라워 성장을 관찰합니다. 이 사진들을 바탕으로 인공지능은 초기 단계 사진을 통해 미래의 성장을 예측합니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:

드론 사진을 활용하여 수집된 데이터를 통해 미래 식물의 성장 패턴을 예측하고, 수확량과 잎 면적을 추정합니다.

지구정보학 연구소 소속인 루카스 드리스가 이 프로젝트를 이끌었습니다. 그는 이 소프트웨어가 농부들이 더 나은 결정을 내리는 데 도움을 줄 것이라고 말합니다. 농부들은 가상 환경에서 살충제나 비료 사용과 같은 선택을 시험해 볼 수 있습니다. 이를 통해 이러한 결정이 작물 수확량에 어떤 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다.

이 소프트웨어에는 제한 사항이 있습니다. 갑작스럽게 기온이 급락하거나 지속적인 비 같은 날씨 변화를 처리하지 못합니다. 앞으로 이러한 변화를 다루는 능력을 학습하도록 할 예정입니다. 연구자들은 이러한 상황에서 결과를 예측하는 데 있어서 소프트웨어의 성능을 개선할 계획입니다.

그들은 또 다른 인공지능을 활용하여 이미지로부터 예상되는 작물 생산량과 같은 세부사항을 파악했습니다. 예를 들어, 인공지능은 성장 초기 단계에 있는 콜리플라워 머리의 크기를 예측할 수 있습니다. 이는 계획 수립 및 수확의 효율성을 높이는 데 도움을 줍니다.

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주된 아이디어는 콩과 밀 같은 다양한 작물을 동일한 밭에서 함께 재배하는 것입니다. 이 방법은 여러 가지 장점이 있습니다.

• 식물 간 경쟁이 줄어듭니다
• 전반적인 수확량이 증가합니다
• 콩과 같은 질소 고정 식물로부터 자연 비료 효과가 있습니다
• 해충 및 환경 문제에 대한 저항력이 높습니다

다양한 식물을 함께 재배할 때, 올바른 종류와 비율을 선택하는 것이 중요합니다. 인공지능은 다양한 혼합 실험을 분석하여 효과적인 조합을 발견할 수 있습니다. 이를 통해 더욱 효율적이고 지속 가능한 농업 방식을 개발할 수 있습니다.

전통적인 작물 성장 시뮬레이션은 식물의 영양 및 환경 요구 사항을 알고 있는 모델을 사용합니다. 반면에, 새로운 소프트웨어는 다수의 이미지로부터 학습하여 식물 성장을 예측합니다. 두 방법 모두 강력하며, 함께 사용했을 때 훌륭한 성과를 낼 수 있습니다.

연구자들은 프로세스 기반 방법과 이미지 기반 방법을 결합하는 방안도 연구 중입니다. 이들은 이러한 조합이 예측을 더 정확하게 할 수 있을 것이라고 생각합니다. 이러한 결합은 더 발전된 농업 기술로 이어질 수 있습니다.

본 대학교의 PhenoRob 우수 연구 클러스터는 대규모 프로젝트를 추진하고 있습니다. 이 프로젝트의 목표는 스마트 기술을 이용하여 농업을 개선하는 것입니다. 이는 작물 수확량을 줄이지 않으면서 환경 친화적인 농업을 실현하는 데 목적이 있습니다. 루카스 드리스와 그의 팀은 이 노력을 위한 중요한 단계로서 소프트웨어를 개발했습니다.