디지털 농업이 중요해지는 이유

인공지능에 앞서서 데이터가 중요해진다

나는 데이터 사이언티스트면서 인공지능 중에서도 Comptuer vision 쪽을 주요하게 다뤘던 개발쟁이이다. 작년까지만 해도 농생명 분야에서 데이터 소유권 및 수집 관리와 같은 주제로 발표를 했을 때 사람들의 관심이 높은 편은 아니었다. 관심이 없다고 하기보다는 왜 필요한 지를 먼저 설명해야 하는 부분이었다.

하지만 놀랍게도 올해 4월에 열린 미국 인공지능 농업 학회를 비롯하여 한국에서 열린 국제 CIGR 2024 학회에서도 디지털 농업이 주요 주제였으며 농업 데이터에 대한 관심이 정말 높아졌다.

나 또한 한국에 올 때마다 시골에 농사를 지으러 가다 보니 국내 현장에서 자동화 기계를 많이 사용하지 않고 사용에 어려움을 느끼는 현실을 알고 있다. 여의도 면적보다 넓은 재배면적에 감자 농사를 4명이서 하는 미국과 다르게 한국은 규모면에서 작기 때문에 비싸고 큰 기계를 사용하기에도 지형적으로나 경제성 면에서도 어렵다. 또한 기계를 전문적으로 다룰 수 있어야 하는데 미국 보다도 고령화가 더 심각한 국내 현장 Famrers들에게는 부담스러울 따름이다. 그런데 내가 놀랐던 부분 중 하나는 인공지능 기반의 자동화 기계나 시스템의 사용은 많아지고 있다는 것이다. 드론을 사용하여 작물 상태를 예측 및 분석한다거나 물을 주거나 비료 및 방충 작업을 한다. 또는 Controlled envrionment라고 불리는 흔히 온실이나 하우스에 스마트 시스템을 도입하였고 스마트 시스템들은 인공지능 기반으로 학습하여 최적화된 결과를 산출해내고 있었다.

정밀 농업 시대에서 디지털 농업 시대로 전환되면서 이제는 한국도 "재배면적이 작아서.." 또는 "비용이나 고령화 문제 때문에.."라고 생각했던 어려운 부분들이 자연스럽게 동등한 위치에서 문제를 해결하여 이점으로 작용이 되고 있다는 것이다.

미국 아재들이나 한국 아재분들에게 "자동화 기계는 사용 안 하면서 인공지능 시스템이나 툴들은 어떻게 알고 써요?"라고 물어보면 "알아서 해주니까 편해"라고 하신다. 스마트 팜 인공지능 시스템이나 툴이 훨씬 비싸고 복잡한 건 사실이다. 하지만 미국도 기후변화와 고령화 문제로 재배면적과 생산량이 줄어들면서 기존의 재배면적에서 통합 자동화 농업을 구축하면서 손실률을 줄이는데 초점이 바뀌어 가고 있다. 이러한 관점에서 국내 상황 와 맞아 떨어 지기에 앞으로의 인공지능 기반의 스마트 농업은 전 세계적으로 늘어날 것이며 실제로도 농업 인공지능의 비중은 매년 20 퍼센트씩 증가하고 있는 추세이다. 결과적으로 농업 인공지능의 확산은 데이터 기반의 인공지능을 최적화하기 위한 데이터 품질 관리의 중요성으로 연결된다. 그렇기에 마이크로소프트를 비롯하여 많은 대기업들이 농업 및 농기계 회사들과 협업하여 데이터 센터를 구축하고 데이터 관리에 대한 모델 및 플랫폼을 구축하고 있다.

내가 말하는 디지털 농업의 중요성은 단지 스마트 팜 또는 농업 인공지능 때문이라고 말하고 싶지 않다. 나는 본질적으로 왜 디지털 농업이 필요한 지를 말하고 싶으며 그 관점을 직접적인 관계자들로부터 찾으려고 한다. Farmers들에게 통합된 인공지능 시스템과 로봇을 통해서 현재 농업 환경의 어려움을 덜어주고 Researchers들이나 Companies 입장에서의 농업 빅데이터 관리 및 분석에 대한 어려움을 해소하는데 초점을 맞추고 있다. 이러한 관점들에서 디지털 농업의 중요성을 확대될 것으로 보며, 해당 Stakeholders들 모두에게 도움이 될 수 있는 시스템 및 모델을 현재 개발 중에 있다.

다행히도 많은 관계자분들이 이 점을 공감해 주셔서 6월 말 국내 일정 마무리하는 동안 많은 연구 기관 및 대학과의 협업 및 세미나를 진행하고 있다.