10일(현지시간) AFA의 보도에 따르면, 구글 모회사 알파벳이 2017년부터 추진한 로봇 기반의 농업 프로젝트 사업 미네랄이 공개됐다. 미네랄은 식품, 농업 및 기술 전반에 걸쳐, 회사에 기초적이고 실행 가능한 데이터 및 분석을 제공하여 식품 공급을 주도하는 자연에 대한 이해를 높이고, 기후변화에 직면하여 산업을 관리하기 위해 새롭고 개선된 방법을 찾는 것을 목표로 한다.
알파벳은 식물 유전자, 환경 및 농장 관리 관행의 복잡한 상호 작용에 대해 더 깊은 이해를 원한다. 알파벳은 지난 몇 년 동안 대부분의 회사가 머신러닝을 활용하는 데 필요한 충분한 양, 좋은 품질의 다양한 데이터를 수집하지 못하고 있다는 것을 발견했다. 데이터 수집을 위해 현장에 배치되는 태양광 ‘플랜트로버(식물 탐사차)’를 개발했지만, 기존 로봇, 드론, 휴대폰 등 다른 폼펙터에 센서를 배치하는 방식으로 확대할 예정이다.
미네랄의 최고경영자(CEO) 엘리엇 그랜트(Elliott Grant)는 “인공지능과 머신러닝 및 센싱기술은 아직 초기 단계다. 많은 혁신이 일어나고 있지만 산업이 아직 성숙기에 접어들지 않았기 때문에 다른 회사들이 더 빨리 성장할 수 있도록 돕는 기초 기술을 만들 기회를 보았다. 아직 충분한 데이터가 수집되지 않았으며, 이는 업계 전반의 문제”라고 전했다.
미네랄은 대규모로 데이터를 수집하고 있다. 대형 이미지 데이터 세트를 수집할 수 있는 플랜트로버의 독점 감지 기술을 통해 이미 전 세계 농지의 10%를 조사하고 분석했다. 한 농장에서 추출해 분석하는 데이터 포인트를 2014년 하루 평균 19만 개에서 2050년까지 20배 이상 늘릴 계획이다.
이렇게 수집한 데이터로 미네랄은 다양한 기업, 농부, 연구자 등이 작물 수확량을 예측하고 생산량을 늘리며 물 사용량과 폐기물을 줄이고, 농업이 지구에 미치는 영향을 최소화할 수 있도록 80개의 고성능 머신러닝 모델을 개발했다.
인공지능과 머신러닝이 효과적으로 작동하기 위해 광범위하고 신뢰할 수 있는 데이터세트는 필수적이다. 변동성이 적고, 주기가 짧은 산업에서는 반복 가능한 데이터를 수집하는 것이 훨씬 쉽다. 그러나 농업은 농작물이 자라고, 날씨가 하루하루 변하며 잡초와 해충이 나타나는 등 매일 변화하기 때문에 데이터를 수집하기 쉽지 않다. 미네랄의 관계자는 “데이터를 수집하기엔 열악한 환경이다. 매일 변화하는 다양한 영역에서 해결하고자 하는 문제의 천문학적인 복합성과 결합하면 해결하기 매우 어렵다”고 답했다.
그랜트는 "미네랄은 데이터, 통찰력 및 인프라로 혁신을 가속화하려는 스타트업 뿐만 아니라 대기업을 위한 서비스"라고 말했다.
노훈주 글로벌이코노믹 기자 hunjuroh@g-enews.com