[이미디어= 황원희 기자] 최근 본 대학 연구진이 농업의 스마트 디지털화에 대한 논문을 발표했다. 잡초를 모니터링하는 드론과 농작물 질병 치료를 목표로 하는 로봇은 공상과학소설처럼 들릴지 모르지만, 실제로는 이미 일부 실험 농장에서 이같은 시도를 하고 있다. 본 대학의 페노롭 클러스터 엑설런스(PhenoRob Cluster of Excellence)의 연구원들은 농업의 스마트 디지털화를 진전시키기 위해 노력하고 있으며, 미래에 우선순위로 다루어야 할 연구 문제들의 목록을 발표했다. 이같은 내용은 "유럽 농업 저널(European Journal of Agronomy)"에 실렸다.

오늘날 지구가 80억 명 이상의 인구를 먹여 살리는 일은 현대식 고성능 농업 기술 덕분이기도 하다. 그러나 이같은 기술에는 많은 비용이 든다. 합성 비료의 생산이 온실 가스를 발생시키고 농업 화학 물질이 물과 환경을 오염시키면서 현재의 재배 방법은 생물 다양성을 위협하고 있다.

이러한 문제들 중 대다수는 더 표적화된 방법들을 사용함으로써 완화될 수 있다. 예를 들어, 잡초가 실제로 문제가 되고 있는 들판의 잡초 서식 부분에만 제초제를 적용함으로써 전체 지역을 방역하는 것이 아니라 집중화된 방법을 사용할 수 있다. 다른 방법은 병든 작물들을 개별적으로 치료하는 것과 정말로 필요한 곳에만 비료를 적용하는 것이다. 그러나 이와 같은 전략들은 극도로 복잡해서 전통적인 방법들에 의해 대규모로 관리하는 일은 사실상 불가능하다.

또 다른 방법은 이른바 인공지능을 이용하는 일인데 이는 한층 더 효율적인 방법으로 친환경을 구현할 수 있다. 연구진은 생태학, 식물 과학, 토양 과학, 컴퓨터 과학, 로봇 공학, 측지학, 농업 경제학을 포함한 모든 분야를 다루고 있다. 

이에 몇 가지 주요 연구 질문들을 확인했는데 이들 중 하나는 실시간으로 어떤 영양소 결핍, 잡초의 성장 또는 해충의 침입을 발견하기 위해 농지를 감시하는 것과 관련이 있다. 드론이나 로봇은 훨씬 더 상세한 감시를 가능하게 하는 데 반해, 위성 이미지는 대략적인 개요를 제공한다. 후자는 전체 분야를 체계적으로 다룰 수 있으며 심지어 그 과정에서 개별 식물의 상태를 확인할 수 있다. 

한 가지 어려움이 있다면 이 모든 정보를 연결하는 것에 있다. 특히 위험에 처한 작물들을 확인하는 데 있어 최대의 효율성을 달성하기 위한 드론의 운행 필요성 등이 그것이다.

획득된 데이터는 현재 상황의 사진을 제공한다. 그러나 농부들은 다양한 잠재적인 전략과 가능한 영향을 가늠하는 데 주로 관심이 있다. 특히 작물이 얼마나 많은 잡초를 견딜 수 있고, 언제 개입해야 하는지, 어디에 비료를 뿌려야 하며, 얼마나 많은 분량을 사용해야 하는지, 만약 농약을 덜 사용하면 어떤 일이 일어날지 등이 그것이다. 이와 같은 질문에 답하기 위해서는, 여러 가지 방법을 적용할 수 있다. 연구자들이 주력해야 할 부분은 더 정확한 모델을 얻기 위해 다양한 접근 방식을 결합하는 방법에 있다. 이러한 모델에 기초하여 행동에 대한 권장 사항을 공식화하기 위해 적절한 방법도 개발될 필요가 있다. 기계 학습과 인공지능으로부터 차용된 기술은 이 두 분야에서 중요한 역할을 한다.

[저작권자ⓒ 이미디어. 무단전재-재배포 금지]