농업에서의 AI 구현

농업의 AI는 농부들이 스마트 드론, 자율 트랙터, 토양 센서 등과 같은 데이터와 장치를 사용하여 효율성을 제공하도록 돕습니다.

농업은 세계에서 작물을 재배하고 가축을 기르는 가장 오래되고 중요한 관행 중 하나입니다. 우리 인간은 신기술의 도움으로 새로운 작물을 경작하고 재배하는 방법에 대해 먼 길을 왔습니다. 우리가 말하는 것처럼 세계 인구는 계속해서 증가하고 있으며 UN 추정치에 따르면 30년 안에 세계 인구는 97억에 달할 것입니다. 따라서 모든 사람을 먹여 살리고 기후 변화 문제를 동시에 해결하려면 2050년까지 같은 땅에서 50% 더 많은 식량 을 생산 하고 농업으로 인한 온실 가스 배출을 줄여야 합니다.

이러한 목표를 염두에 두고 우리는 농업 기술을 혁신할 방법을 찾아야 하며 이를 파악하는 더 좋은 방법은 농업에 인공 지능을 도입하는 것입니다. 농업의 AI 기반 기술은 더 건강한 작물을 재배하고, 해충을 통제하고, 재배 조건을 관찰하고, 토양을 모니터링하고, 농부를 위한 데이터를 구성하고 여러 작업을 돕습니다.

AI는 정밀 농업 및 예측 분석을 통해 농업 부문의 많은 기업에서 사용됩니다. 아래 통계를 통해 농업에서 AI의 시장 성장을 살펴 보겠습니다.

시장 개관

• Markets and Markets에 따르면 농업 분야의 AI 기술 및 솔루션에 대한 지출은 2020년 10억 달러에서 2026년 40억 달러로 증가하여 2020년에서 2026년 사이에 25.5%의 CAGR(연간 복합 성장률)을 달성할 것으로 예상됩니다.

• 농업 시장 규모의 AI는 2019년에 8억 5,220만 달러였으며, 예측 기간(2020-2030) 동안 24.8%의 CAGR을 보이며 2030년에는 8,379.5백만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
• 지역별로는 북미가 농업 시장에서 AI 분야에서 가장 높은 매출을 올렸지만 가장 빠르게 성장하는 시장은 아시아태평양이 될 것으로 예상된다.

• 2019년에는 밭, 축산, 실내농업을 중심으로 인공지능이 농업에 도입된다. 밭 농업은 농업에 AI가 활용되는 주요 농법으로 시장 점유율이 60% 이상이다.

농업의 AI 응용

농업 산업에서 인공 지능의 채택률은 농업 생산의 효율성을 높이기 위해 AI 지원 접근 방식을 채택 하는 대다수의 농업 신생 기업과 함께 농업 노력의 전반적인 결과를 변화시켰습니다 . 농업에서 AI의 미래에 대해 자세히 알아보자.

1. 날씨 예측

수년에 걸쳐 우리는 오염 수준의 급격한 증가와 예측할 수 없는 기후 조건을 경험했습니다. 기후의 변화로 인해 농부들은 종자를 파종할 적절한 시기를 결정하기가 어려워졌으며 바로 이 때 AI가 등장합니다. 인공 지능의 도움으로 날씨, 계절별 햇빛, 풍속 및 비가 작물 심기 주기에 어떤 영향을 미치는지 쉽게 파악할 수 있습니다. 일기 예보는 농부들이 언제 씨를 뿌려야 하는지 분석하고 계획하는 데 도움이 될 것입니다.

사용 사례: IBM 일기 예보 는 기상 문제가 발생할 경우 경고를 보내고 작물 수확량을 극대화하고 환경에 미치는 영향을 최소화하며 비용을 절감하는 데 도움이 되는 통합 솔루션을 제공합니다.

2. 실시간 토양 및 작물 모니터링

토양은 모든 식물의 성장과 건강을 결정하는 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 토양의 영양은 작물의 품질을 결정합니다. 삼림 벌채로 인해 토양 품질은 시간이 지남에 따라 악화되고 농부는 어떤 토양이 어떤 작물에 가장 적합한지 이해하기가 매우 어려워집니다.

사용 사례: Plantix라는 AI 기반 애플리케이션 은 농부들이 토양, 식물 해충 및 기타 질병의 영양 결핍을 식별하는 데 도움이 되는 이미지 인식 기반 기술을 사용합니다. Plantix의 도움으로 농부들은 수확의 질을 향상시키기 위해 어떤 비료를 사용할지 쉽게 결정할 수 있습니다. 앱은 또한 감지된 문제에 대한 팁과 솔루션을 제공합니다.

3. 드론을 이용한 데이터 수집

농업 분야의 AI와 머신 러닝 덕분에 드론의 실시간 센서 데이터와 시각적 분석 데이터를 통해 작물 수확량을 높일 수 있습니다. 드론은 작물의 성장 패턴을 분석할 수 있는 실시간 비디오 감시를 제공할 수 있습니다.

반면에 스마트 센서는 수분, 비료 및 천연 영양소 수준에 대한 데이터를 제공할 수 있습니다. 그렇지만 드론이 특정 비료, 관수 패턴 및 살충제 처리 방법이 작물 수확량을 향상시키는 방법에 대한 데이터를 캡처하는 신뢰할 수 있는 도구라는 사실을 부정할 수 없습니다.

사용 사례: PrecisionHawk 를 사용하면 농부가 드론의 도움을 받아 가상으로 들판을 걸을 수 있습니다. 크든 작든 모든 규모의 농업 작업에서 드론을 사용하여 작물 데이터 수집과 관련된 시간과 비용을 절감하고 있습니다.

4. 정밀농업

농업에서 AI를 사용하면 물 관리, 작물 순환, 적시 수확, 최적의 심기, 해충 공격 등에 관한 적절한 지침을 농부에게 제공하는 응용 프로그램이 탄생했습니다. 기계 학습 알고리즘과 인공위성 및 드론이 캡처한 이미지의 도움으로 우리는 기상 조건, 영양 관리를 예측하고 작물 지속 가능성을 분석할 수 있습니다.

정밀 농업은 최대 작물 수확량을 달성하기 위해 데이터 입력을 정확한 양으로 활용하는 접근 방식입니다. 스마트폰과 AI 애플리케이션이 있는 농부는 토지에 대한 맞춤형 계획을 얻을 수 있습니다. 이러한 IoT 및 AI 기반 솔루션 을 통해 농부는 천연 자원을 고갈시키지 않으면서 지속 가능한 식량 증가, 생산량 및 수익 증대를 포함하는 현재 및 미래 세계의 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

정밀 농업 의 시장 가치 는 2018년 약 509만 달러에서 2023년 95억 3000만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.

5. AI로 구동되는 로봇

AI 기반 회사는 여러 농업 작업을 수행하는 로봇을 개발하고 있습니다. 이 로봇은 잡초의 과도한 성장을 통제하고 작물을 수확하도록 훈련될 것입니다. 그들은 또한 작물을 따고 포장하는 훈련을 받을 것입니다. 목표는 이러한 수동 작업을 자동화하고 인간과 비교할 때 더 많은 양으로 훨씬 빠른 속도로 수행하는 것입니다.

사용 사례: Agrobot 로봇은 24시간 연중무휴로 작동하여 효율성을 높이고 잡초, 괭이 및 수확에 대한 정밀도 비용을 최적화합니다. 첨단 AI 시스템을 갖춘 Argobot E-시리즈는 작물을 수확할 뿐만 아니라 현장에서 작물의 성숙도를 식별할 수 있습니다.

6. AI 지원 감시 시스템

농업의 AI 기술은 인공위성 이미지를 사용하여 과거 데이터와 비교하여 동물이나 인간의 침해를 감지할 수 있게 합니다. 이것은 농작물을 파괴할 수 있는 가축 또는 야생 동물의 위험을 줄입니다. AI 알고리즘은 메뚜기, 메뚜기 등과 같이 곤충처럼 작은 것도 감지할 수 있습니다. 침입이 감지되면 즉시 스마트폰으로 경보를 농부에게 전송하여 필요한 예방 조치를 취할 수 있도록 합니다.

사용 사례: Plantix 앱 은 스마트폰을 모바일 작물 의사로 바꾸어 몇 초 안에 작물의 해충과 질병을 정확하게 감지할 수 있습니다. Plantix는 작물 생산 및 관리를 위한 완벽한 솔루션입니다.

농업에서 AI의 이점

• 농업에서 AI는 필수 작물을 생산, 수확 및 판매하는 보다 효율적인 방법입니다.
  
• 농업에서 AI 기반 접근 방식을 구현하면 농부들이 기후 변화에 현명하게 대응할 수 있습니다.
  
• 결함이 있는 작물을 확인하는 AI 강조, 해충 식별은 작물 건강 및 수확량을 더욱 향상시킵니다.
  
• AI의 도움으로 침입자(야생 또는 가축, 도둑)가 수확을 망치는 것은 불가능합니다.
  
• 기술의 도움으로 작물 관리 관행이 개선됩니다. 농부들은 더 적은 자원을 사용하여 더 나은 품질로 더 높은 작물 수확량을 생산할 수 있습니다.
  
• AI 기술은 노동 문제를 줄이고 수동 작업을 자동화 하여 식품 혁신을 가속화합니다.

마지막 말

농업의 기술 발전은 세계가 증가하는 인구에 대한 식량 생산 문제를 처리하는 데 도움이 될 것입니다. 인공 지능 기술의 성장은 농업 기반 비즈니스가 그 어느 때보다 효율적으로 운영되도록 강화했습니다. 기발한 아이디어로 AI 앱 개발 회사 를 찾고 있다면 지금이 그 아이디어를 실현할 때입니다.

또한 미국, 유럽 및 아시아에서 AI 개발 서비스를 통해 전 세계에 서비스를 제공하여 고객과 고객이 목표를 달성할 수 있도록 지원합니다.