지능 함양: 농업의 조용한 기술 혁명

농업은 인류의 가장 오래된 사업 중 하나입니다. 급진적으로 변화할 부분이 거의 없어 보일 정도로 오랜 역사를 자랑합니다. 그러나 오늘날 농업 부문은 기후 변화부터 공급망 취약성까지, 세계에서 가장 시급한 문제들의 최전선에 서 있습니다.

우리는 AI가 의학이나 자동차를 혁신한다는 이야기를 자주 듣지만, 아마도 인공지능이 가장 중요한 역할을 할 분야는 말 그대로 농업 분야일 것입니다.

오늘날 농업이 직면한 과제와 혁신적인 기술, 특히 AI가 예상치 못했지만 중요한 솔루션을 찾는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보겠습니다.

도전 과제 #1 - 굶주림과 물류

세계 인구는 계속 증가하고 있으며, 그에 따라 먹여 살려야 할 사람들의 수도 증가하고 있습니다. 하지만 우리가 흔히 접하는 기아 문제는 항상 식량 부족 때문만은 아닙니다. 유엔 식량 농업 기구(FAO) 전 세계 인구가 약 10억 명인데도, 세계는 매년 8억 명 이상을 먹여 살릴 만큼 충분한 식량을 생산합니다. 그럼에도 불구하고 735명 중 XNUMX명, 즉 XNUMX억 XNUMX만 명 이상이 만성 영양실조에 시달리고 있습니다.

근본 원인은 무엇일까요? 물류입니다. 우리는 식량을 재배하는 방법을 알고 있지만, 효율적인 유통은 여전히 ​​큰 과제입니다. 어떤 지역에서는 배송 비용이 엄청나게 높고, 어떤 지역에서는 거의 불가능합니다. 무력 충돌, 정치적 불안정, 그리고 신뢰할 수 있는 기반 시설, 도로, 창고, 그리고 냉장 유통망의 부재는 식량 공급을 복잡하고 비용 부담스럽게 만듭니다.

그러므로 핵심 문제는 식량 생산 자체가 아니라, 그 식량이 농장에서 식탁까지 어떻게 전달되느냐는 것입니다.

AI 기술은 이제 이러한 물류 문제를 해결할 수 있는 실용적인 도구를 제공합니다. AI는 기상 패턴, 인프라 상태부터 지역 시장 및 인도주의적 필요까지 방대한 양의 데이터를 분석하여 배송 경로를 최적화하고, 위험을 예측하며, 공급망 전체의 손실을 최소화합니다. 항균 포장, 온도와 습도를 모니터링하는 스마트 용기, 태양광 냉장 보관과 같은 혁신 기술 또한 부패하기 쉬운 식품의 유통기한을 연장하고 있습니다.

과제 #2 - 식량 안보

식량 안보는 국가가 자연적, 정치적, 경제적 요인에 관계없이 국민에게 필요한 식량을 공급할 수 있는 능력을 의미합니다. 이 문제는 물류와 밀접한 관련이 있습니다. 다양한 자료에 따르면, 오늘날 전 세계 수십 개국이 주식을 수입에 의존하고 있습니다.

간단하지만 의미심장한 예로 아보카도를 들 수 있습니다. 아보카도는 라틴 아메리카, 특히 멕시코에서 전통적으로 재배되는 온난성 작물로, 전 세계 수출량의 30% 이상을 차지합니다. 캐나다나 핀란드처럼 기후가 매우 다른 나라에서도 아보카도를 상업적 규모로 재배할 수 있을까요? 정답은 바로 기술, 그리고 가장 중요한 인공지능에 있습니다.

AI 자체가 기후를 변화시키거나 "겨울을 없애지는" 않지만, 농부, 엔지니어, 생명공학자들이 활용할 수 있는 강력한 도구입니다. 효율적인 온실 설계부터 식물을 지역 기후에 적응시키는 것까지, 최적의 해결책을 찾는 데 도움을 줍니다.

몇 가지 예는 다음과 같습니다 :

• 유전적 적응: 알파폴드와 같은 AI 시스템은 단백질 구조와 식물 유전체 분석을 가속화합니다. 이를 통해 과학자들은 내한성, 가뭄 저항성, 해충 면역을 담당하는 유전자를 식별하고 편집할 수 있습니다. 한때 수년이 걸리던 작업이 이제는 몇 달, 심지어 몇 주 만에 완료됩니다.
• 스마트 온실 시스템: AI는 특정 작물에 필요한 미기후를 모델링하고, 단열 효과가 뛰어난 자재를 선택하며, 최적의 조명, 난방, 관개, 환기를 계산합니다. 이러한 기술은 북극처럼 북쪽에 위치한 극한의 추위 지역에서도 생산적인 온실 농업을 지원합니다.

AI가 열어가는 가장 야심찬 영역은 아마도 널리 사랑받는 아보카도처럼 인기 있는 식품을 대체할 수 있는 대체 작물 개발일 것입니다. 아보카도 이야기는 1990년대 스시 열풍처럼 이 녹색 과일이 주요 식재료가 된 문화적 트렌드가 어떻게 틈새 상품을 세계적인 현상으로 만들 수 있는지를 보여줍니다. 특정 국가에서 재배하기에 이상적으로 적합한 AI로 개발된 새로운 과일이나 채소에도 이와 유사한 변화가 일어날 수 있습니다. 소비 트렌드, 맛 선호도, 영양 정보, 유통 경로를 분석함으로써 혁신은 생물학적으로나 시장 관점에서 완전히 새로운 "슈퍼푸드"를 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.

과제 #3 - 대량 생산

자동차든 플라스틱 장난감이든 생산량을 비교적 정확하게 예측할 수 있는 산업 제조업과 달리, 농업은 예측할 수 없는 수많은 요인에 취약합니다. 단 하나의 바이러스, 예상치 못한 해충, 또는 품질이 낮은 비료만으로도 며칠 만에 작물이 완전히 사라질 수 있습니다. 한 온실에서 시작된 질병이 이웃 온실로 빠르게 확산될 수도 있고, 농부가 여러 밭을 옮겨 다니면서 우연히 감염원을 옮길 수도 있습니다. 이러한 위험은 대량 생산 환경에서 더욱 증폭되는데, 그 규모가 워낙 커서 사람의 감독이 거의 불가능하기 때문입니다.

농장 규모가 클수록 위험도 높아지고 관리도 더욱 엄격해집니다. 비료, 토양, 살충제, 수의학 용품은 여러 공급업체, 때로는 해외 공급업체로부터 조달되는 경우가 많아 복잡한 물류 조정이 필요하고 오염이나 감염의 위험도 감수해야 합니다. 동시에 농부들은 엄격한 환경 및 법적 규제에 직면합니다. 대기, 수질, 토양 오염을 방지하기 위해 화학 물질 사용이 엄격하게 규제됩니다. 예를 들어, 유럽 연합은 살충제 규정을 강화했다, 및 OECD 국가 추세입니다 30년까지 농약 사용량을 최소 2030% 줄이는 것을 목표로 합니다.

대규모 농업에서는 수작업과 직관적 의사 결정이 비효율적입니다. 생산량이 너무 많아 손으로 관리하기 어렵고, 실수에 따른 비용도 매우 높습니다. 비료, 물, 화학 물질 등 자원을 적절한 시간과 장소에 정확하게 분배하는 것이 필수적입니다.

이 문제에 혁신이 어떻게 도움이 되나요?

• 정밀 농업 및 의사 결정: 첨단 기술은 레이더와 원격 감지 시스템을 사용하여 토양을 스캐닝할 수 있습니다. 머신러닝 알고리즘은 토양, 날씨, 미기후, pH 수치에 대한 데이터를 분석하여 자원 분배를 최적화합니다. 이를 통해 비료와 물 사용량을 20~40%까지 줄일 수 있습니다. 기상 모델은 대기의 움직임을 기반으로 날씨 패턴을 예측하여 이러한 분석을 더욱 강화합니다. 예를 들어, 아프리카에서 발생한 먼지 폭풍은 토양의 미네랄 함량을 변화시킬 수 있으며, 유럽에서 발생한 기단은 토양의 산성도에 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 데이터를 기반으로 정확한 예보와 농경학적 권장 사항을 생성하여 의사 결정을 지원합니다.
• 조기 진단 및 예방: AI는 새롭게 나타나는 문제의 패턴을 파악하고 심각해지기 훨씬 전에 예측합니다. AI는 공급량, 처리 방법, 수확량 데이터를 학습하여 농부가 위협을 감지하기도 전에 적절한 조치를 권고할 수 있습니다. 예를 들어, 키메이커 해충 및 질병 탐지용 컴퓨터 비전 솔루션을 개발하는 데이터 과학 기업에 주석 서비스를 제공했습니다. 전문가가 레이블을 지정한 데이터 세트를 준비하여 조기 경보 시스템을 개선하고, 대규모 작물 보호를 위한 더욱 정확하고 시기적절한 개입을 가능하게 했습니다.

기술의 미래: 혁신의 강이 흐르는 곳

기술 발전을 산에서 바다로 흐르는 강물에 비유해 보면, 한 가지 분명한 사실이 드러납니다. 혁신은 진공 상태에서 일어나지 않습니다. 혁신은 더 쉽게 돌파구를 찾을 수 있는 영역, 즉 실질적인 수요, 명확한 사업 모델, 그리고 경제적 수익이 있는 영역으로 흐릅니다. 오늘날 농업은 이러한 유망한 방향을 여러 가지 제시합니다.

예측 분석

빅데이터를 활용하여 수확량, 질병 발생, 기후 변화, 작물 수요를 예측하는 능력은 필수적입니다. AI는 이미 농부들이 기상 모델, 위성 이미지, 센서 데이터를 활용하여 언제, 어디에 심고, 물을 얼마나 주고, 언제 비료를 줄지 결정하는 데 도움을 주고 있습니다. 이 기술은 농업 기술 분야에서 가장 빠르게 성장하는 기술 중 하나입니다.

수직 농업

한때 미래적인 것으로 여겨졌던 수직 농업 또는 "바빌로니아 타워"가 이제 현실이 되었습니다. 싱가포르, 일본, UAE, 네덜란드 등지에서는 수십 개의 수직 농장이 다층 시스템을 사용하여 상추, 채소, 딸기, 심지어 가축 사료까지 생산하고 있습니다. 이러한 솔루션에 대한 수요는 특히 토지가 제한된 대도시에서 높습니다. 고층 돼지 농장, 바이오가스 시스템, 자율 온실은 물과 에너지를 절약하는 동시에 제곱미터당 최대 10배의 수확량을 가능하게 합니다. 예를 들어, 2023년 중국은 세계 최초로 26층 규모의 자동 돼지 농장을 개장했는데, 사료 공급부터 폐기물 관리까지 모든 것이 완전 자동화되었습니다.

차세대 축산 농업

축산업을 혁신하는 두 가지 핵심 트렌드가 있습니다. 첫째는 스마트 사료 공급기, AI 기반 동물 건강 모니터링, 그리고 기후 조절 시스템을 통한 전통 농업의 자동화입니다. 둘째는 대체 단백질의 부상입니다. 실험실 배양육, 미코프로틴(곰팡이 유래), 그리고 곤충 기반 단백질에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이러한 혁신은 지속 가능성을 높일 뿐만 아니라 다양한 윤리적 문제도 해결할 수 있습니다.

마지막으로, 독특하고 대체 불가능한 수분 매개자인 벌에 대해 언급하고 싶습니다. 전 세계 벌 개체 수는 매년 약 35%씩 감소하고 있습니다. 벌이 수분에 있어 중요한 역할을 한다는 점을 고려할 때, 이러한 감소는 세계 식량 공급과 안보에 심각한 위협이 됩니다. 월드 비 프로젝트전 세계 작물의 약 75%가 적어도 부분적으로는 꿀벌에 의존합니다.

벌의 효율성에 필적하는 인공 수분 방법을 아직 개발하지 못했다는 사실에 놀랐습니다. 예를 들어, 중국에서 사용되는 브러시를 휘두르는 로봇은 벌이 자연적으로 하는 일의 극히 일부만 모방할 수 있습니다. 자연 수분의 복잡성과 효율성은 현대 기술에 큰 요구이자 과제입니다.

오늘 새로운 사업을 시작한다면 양봉에 투자할 것입니다. 하지만 양봉은 까다로운 분야입니다. 벌은 섬세한 생물이라 특별한 관리가 필요합니다. 사육 환경에서는 번식을 거부하는 경우가 많고, 수많은 환경적 위협에 취약합니다. 그렇기 때문에 벌 개체 수 보존 및 번식을 목표로 하는 기술이 단순한 틈새시장을 넘어 세계 식량 안보의 초석으로 발전할 가능성이 있습니다.