[글로벌-Biz 24] 인공위성과 기계학습 알고리즘으로 농사 짓는다

인공위성과 기계학습 알고리즘으로 농사를 짓는다면?

위성 솔루션으로 기르는 동물 수를 계산하고 기계 학습 알고리즘으로 농축산업의 지속 가능성을 향상시킬 수 있는 시대가 도래했다고 ABC방송이 28일(현지시간) 전했다.
서 오스트레일리아의 브래드 울드릿지 농장은 1950년대부터 서 호주에서 양을 사육해 왔다. 목장 소유주인 울드릿지 같은 농부가 겪을 수 있는 가장 큰 어려움 중 하나는 목장에 몇 마리의 동물을 두어야 하는지를 결정하는 일이다. 이를 위해 생산해야 하는 목초의 양이나 농장에 공급되어 물의 양을 측정한다는 것 자체가 어려웠다.

단지 경험과 눈 대중으로 해오던 것이 인공위성과 기계학습 알고리즘의 활용으로 목장의 양들을 기르는 데 필요한 예측이 가능해졌다. 울드릿지는 "우리는 과거 수익률을 높이기 위해 항상 고민해왔지만 지금은 인공위성과 이를 통한 기계학습으로 한결 쉬워졌다"고 말했다.

예를 들면 양을 키울 경우 방목은 땅이 토질의 변화 등 목장 주위를 구상하고 있는 요소의 조건 측정으로 이듬해 양모 감소 및 품질 저하, 양고기 생산량 까지 파악할 수 있는 신기원이 열렸다. 브래드 울드릿지 농장의 위성 이미지. 마른 목초지, 마른 땅과 목초지의 작물 등에 대한 위성사진은 관련된 많은 정보를 파악하게 해준다.

이러한 데이터를 활용한 기계학습으로 목장에서 양모의 생산에 필요한 요소들의 기본값들을 알 수 있으며 이를 통해 이듬해 양모 생산량까지 예측이 가능해진다.

울드릿지는 "내년에는 양모생산을 위한 목장의 제반 여건이 어느 정도인지를 알고 일을 시작할 수 있으며 시작하기 전에 일부 조건의 변동 등으로 생산에 대한 타협도 가능하다"고 말했다.

이같은 바이오매스(Biomass)를 통해 새끼에게 먹이를 줄 수 있는 양의 숫자, 목초지 넓이, 목초의 성장 정도, 이를 먹은 양들의 털에 대한 정보, 양모 생산의 정도까지 가늠할 수 있다. 바이오 매스에 대한 과거의 위성 데이터를 살펴보고 계절 기후 등의 변화에 따라 사료를 얼마나 섭취할 것인지도 예측해준다.
바이오매스 맵은 울드릿지 목장처럼 방목 형태의 동물 방목에도 도움을 줄 수 있다. 특히 대규모 농장에서 유용하다. 시볼랩스는 현재 교정된 위성 데이터를 사용하여 목장이나 농장 주인에게 상황을 매우 신속하게 알릴 수 있다고 말했다.


김지균 글로벌이코노믹 기자 bienns@g-enews.com