지식 농업: 생성 AI가 농업을 변화시킨다.

 

생성 AI가 농업을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴보고, 전통적인 농업 관행에 미치는 영향과 미래에 대한 잠재력을 살펴본다.

 

생성 AI 이해

생성 AI는 기존 데이터에서 학습한 패턴과 사례를 기반으로 텍스트, 이미지 또는 예측 모델 등 새로운 콘텐츠를 생성하도록 설계된 인공지능의 한 유형이다. 패턴을 인식하거나 예측하는 데 중점을 두는 기존 AI와 달리 생성 AI는 학습된 데이터를 밀접하게 모방하는 독창적인 출력을 만든다. 이를 통해 의사 결정을 향상하고 혁신을 추진하는 강력한 도구가 된다. 생성 AI의 주요 특징은 레이블이 지정된 학습 데이터가 많지 않은 상태에서도 AI 애플리케이션을 구축할 수 있다는 것이다. 이 기능은 농업과 같이 레이블이 지정된 학습 데이터를 수집하는 것이 어렵고 비용이 많이 드는 분야에서 특히 유용하다.

 

생성 AI 모델의 개발에는 사전 학습과 미세 조정이라는 두 가지 주요 단계가 포함된다. 사전 학습 단계에서 모델은 광범위한 양의 데이터로 학습하여 일반적인 패턴을 학습한다. 이 프로세스는 광범위하고 다재 다능한 지식을 갖춘 "기초" 모델을 구축한다. 두 번째 단계에서 사전 학습된 모델은 작물 질병 탐지와 같이 의도된 응용 프로그램과 관련된 더 작고 집중적인 데이터 세트로 학습하여 특정 작업에 맞게 미세 조정된다. 생성 AI의 이러한 타겟 용도를 다운 스트림 응용 프로그램이라고 한다. 이 접근 방식을 통해 모델은 사전 학습 중에 얻은 광범위한 이해를 활용하면서 특수 작업을 효과적으로 수행할 수 있다.

 

생성 AI가 농업을 어떻게 변화시키고 있는가?

이 섹션에서는 농업에서 생성 AI의 다양한 하류 응용 프로그램을 살펴본다.

 

●농업 경제학자 보조자로서의 생성 AI: 농업에서 지속적인 문제 중 하나는 작물 생산 및 보호에 대한 전문가 조언을 제공할 수 있는 자격을 갖춘 농업 경제학자가 부족하다는 것이다. 이러한 과제를 해결하기 위해 생성 AI는 챗봇을 통해 농부에게 즉각적인 전문가 조언을 제공하여 농업 경제학자 보조자 역할을 할 수 있다. 이러한 맥락에서 최근 Microsoft 연구에서는 GPT-4와 같은 생성 AI 모델이 브라질, 인도, 미국의 인증 시험에서 농업 관련 문제에 대해 어떤 성과를 거두었는지 평가했다. 결과는 고무적이었으며 GPT-4가 도메인별 지식을 효과적으로 처리할 수 있는 능력을 보여주었다. 그러나 이러한 모델을 로컬 전문 데이터에 적용하는 것은 여전히 ​​어려운 일이다. Microsoft Research는 두 가지 접근 방식을 테스트했다. 즉, 특정 데이터에 대한 모델을 학습하는 미세 조정과 관련 문서를 검색하여 응답을 향상시키는 검색 증강 생성(RAG)으로, 이러한 상대적 이점을 보고했다.

 

●농업의 데이터 부족 문제를 해결하기 위한 생성 AI: 농업에 AI를 적용하는 데 있어 또 다른 주요 과제는 효과적인 모델을 구축하는 데 필수적인 레이블이 지정된 학습 데이터가 부족하다는 것이다. 농업에서 라벨링 데이터가 노동 집약적이고 비용이 많이 들 수 있는 상황에서 생성 AI는 유망한 진전을 제공한다. 생성 AI는 라벨이 지정되지 않은 방대한 양의 과거 데이터로 작업하고, 소수의 라벨이 지정된 사례만으로 정확한 예측을 할 수 있는 일반적인 패턴을 학습하는 능력으로 두드러진다. 또한 합성적 학습 데이터를 생성하여 데이터가 부족한 부분을 메우는 데 도움이 된다. 생성 AI는 이러한 데이터 과제를 해결함으로써 농업에서 AI의 성능을 개선한다.

 

●정밀 농업: 생성 AI는 위성 이미지, 토양 센서, 날씨 예보와 같은 소스의 데이터를 분석하여 정밀 농업을 변화시키고 있다. 작물 수확량 예측, 과일 수확 자동화, 가축 관리, 관개 최적화에 도움이 된다. 이러한 통찰력을 통해 농부는 더 나은 결정을 내리고 작물 건강과 수확량을 개선하는 동시에 자원을 보다 효율적으로 사용할 수 있다. 이 접근 방식은 생산성을 높일 뿐만 아니라 폐기물과 환경 영향을 줄임으로써 지속 가능한 농업을 지원한다.

 

●질병 탐지를 위한 생성 AI: 해충, 질병 ​​및 영양소 결핍을 적시에 탐지하는 것은 작물을 보호하고 손실을 줄이는 데 중요하다. 생성 AI는 고급 이미지 인식 및 패턴 분석을 사용하여 이러한 문제의 조기 징후를 식별한다. 문제를 조기에 감지함으로써 농부는 타깃을 잡은 조치를 취하고, 광범위한 살충제의 필요성을 줄이고, 환경적 영향을 최소화할 수 있다. 농업에 AI를 통합하면 지속 가능성과 생산성이 모두 향상된다.

 

농업에서 생성 AI의 영향을 극대화하는 방법

현재 응용 프로그램은 생성 AI가 농업에 잠재력이 있음을 보여주지만, 이 기술을 최대한 활용하려면 현장에 특화된 생성 AI 모델을 개발해야 한다. 이러한 모델은 농업의 미묘한 차이를 더 잘 이해하여 범용 모델에 비해 더 정확하고 유용한 결과를 얻을 수 있다. 또한 다양한 농업 관행과 조건에 더 효과적으로 적응한다. 그러나 이러한 모델을 만들려면 작물 및 해충 이미지, 날씨 데이터, 곤충 소리와 같은 다양한 농업 데이터를 대량으로 수집하고 다양한 사전 학습 방법을 실험해야 한다. 진전이 이루어지고 있지만 농업을 위한 효과적인 생성 AI 모델을 구축하려면 여전히 많은 작업이 필요하다. 농업을 위한 생성 AI의 잠재적 사용 사례 중 일부는 아래에 나와 있다:

 

 

잠재적 사용 사례

농업을 위한 특수 생성 AI 모델은 현장에서 여러 가지 새로운 기회를 열 수 있다. 몇 가지 주요 사용 사례는 다음과 같다:

 

●스마트 작물 관리: 농업에서 스마트 작물 관리 분야는 AI, IoT, 빅데이터를 통합하여 식물 생장 모니터링, 질병 탐지, 수확량 모니터링, 수확과 같은 작업을 개선하는 성장 분야이다. 다양한 작물 유형, 환경 변수, 제한된 데이터 세트로 인해 정밀 작물 관리 알고리즘을 개발하는 것은 어려운 일이며, 종종 위성 이미지, 토양 센서, 시장 동향과 같은 다양한 데이터 소스를 통합해야 한다. 광범위한 다중 도메인 데이터 세트에서 학습된 생성 AI 모델은 다양한 응용 프로그램에 대한 최소한의 예로 미세 조정할 수 있으므로 유망한 솔루션을 제공한다. 또한 멀티모달 생성 AI는 시각적, 텍스트적, 때로는 청각적 데이터를 통합하여 복잡한 농업 상황, 특히 정밀 작물 관리를 이해하는 데 매우 귀중한 포괄적인 분석적 접근 방식을 제공한다.

 

●작물 품종의 자동 생성: 특수 생성 AI는 유전적 조합을 탐색하여 새로운 식물 품종을 만들어 작물 육종을 혁신할 수 있다. 가뭄 저항성 및 성장률과 같은 특성에 대한 데이터를 분석하여 AI는 혁신적인 유전적 청사진을 생성하고 다양한 환경에서의 성능을 예측한다. 이는 유망한 유전적 조합을 빠르게 식별하고, 육종 프로그램을 안내하고, 최적화된 작물 개발을 가속화하는 데 도움이 된다. 이 접근 방식은 농부가 변화하는 조건과 시장 수요에 보다 효과적으로 적응하는 데 도움이 된다.

 

●스마트 가축 농업: 스마트 가축 농업은 IoT, AI 및 고급 제어 기술을 활용하여 식량 및 물 공급, 계란 수집, 활동 모니터링 및 환경 관리와 같은 필수 작업을 자동화한다. 이 접근 방식은 효율성을 높이고 노동, 유지 관리 및 자재 비용을 절감하는 것을 목표로 한다. 이 분야는 여러 분야에 대한 전문 지식이 필요하고 노동 집약적인 작업으로 인해 어려움에 직면한다. 생성 AI는 광범위한 멀티모달 데이터와 교차 도메인 지식을 통합하여 이러한 과제를 해결하고 의사 결정을 간소화하고 가축 관리를 자동화하는 데 도움이 될 수 있다.

 

●농업 로봇: 농업 로봇은 심기, 잡초 제거, 수확 및 작물 건강 모니터링과 같은 작업을 자동화하여 현대 농업을 혁신하고 있다. AI 유도 로봇은 잡초를 정확하게 제거하고 고급 센서가 장착된 드론은 질병과 해충을 조기에 감지하여 수확량 손실을 줄일 수 있다. 이러한 로봇을 개발하려면 로봇공학, AI, 식물 과학, 환경 과학 및 데이터 분석에 대한 전문 지식이 필요하며 다양한 소스의 복잡한 데이터를 처리해야 한다. 생성 AI는 고급 비전, 예측 및 제어 기능을 제공하여 농업 로봇의 다양한 작업을 자동화하기 위한 유망한 솔루션을 제공한다. 

 

결론

생성 AI는 효율성과 지속 가능성을 개선하는 보다 스마트하고 데이터 중심적인 솔루션으로 농업을 재편하고 있다. 작물 수확량 예측, 질병 탐지 및 작물 육종을 개선함으로써 이 기술은 전통적인 농업 관행을 변화시키고 있다. 현재의 응용 프로그램은 유망하지만, 진정한 잠재력은 농업의 고유한 요구에 맞게 조정된 특수 AI 모델을 개발하는 데 있다. 이러한 모델을 개선하고 다양한 데이터를 통합함에 따라 농부가 관행을 최적화하고 현대 농업의 과제를 더 잘 헤쳐 나갈 수 있도록 돕는 새로운 기회를 열 수 있다.