AI 관련 농업 분야 동향 및 정책적 시사점

1. 인공지능(Artificial Intelligence)과 농업

농산물 생산 안정성은 농산물이 생물이고 토양 및 기후 변화에 직접적인 영향을 받기 때문에 타생산물에 비해 떨어진다.

그러나 농산물은 국민의 건강에 직결된 상품이기 때문에 생산 안정성이 매우 중요하다.

그러므로 농산물 생산 과정을 안정적으로 관리하기 위한 생산 정보를 수집하고 정리할 필요성이 존재한다.

왜냐하면 농가의 생산성 향상을 도모하기 위해서는 데이터 수집이 필수적으로 요구되기 때문이다.

많은 데이터가 축적됨에 따라 농가들은 더 나은 생산방법을 도출할 가능성이 높아질 수 있다.
그러나 농산물 생산 과정에서의 데이터 수집은 생산성을 향상을 위한 충분조건은 아니다.

과거의 농산물 생산량 가변성으로 인하여 미래 농산물의 생산량을 과거를 기반으로 예측하는 것은 어렵다는 것이

이 사실을 잘 방증한다. 그러므로 여러 센서 등을 통해 수집된 과거 농산물 생산 관련된 데이터를 활용하여

어떻게 생산성향상을 도모할 것인지가 중요한 이슈이다.

축적된 데이터를 통해 농산물 생산성을 향상시킬 수 있는 한 가지 방법은 AI(Artificial Intelligence)를 활용한

생산방식의 최적화일 것이다

AI를 통한 생산 최적화를 이해하기 위해서는 AI가 무엇인지에 대한 이해가 필요하다.

유럽 위원회(AI HLEG, 2018)가 설립한 AI에 관한 독립적인 고위급 전문가 그룹은 다음과 같이 AI를 정의한다.

 ‘‘인공지능(AI)’은 복잡한 목표가 주어지면 인간이 물리적 또는 디지털 세계에서 환경을 인식하고,

수집된 정형 또는 비정형 데이터를 해석하고, 이 데이터에서 파생된 지식을 추론하고,

주어진 목표를 달성하기 위해(사전 정의된 매개변수에 따라) 최선의 행동을 결정함으로써 행동하는 시스템을 말합니다.

AI 시스템은 또한 환경이 이전 행동에 의해 어떻게 영향을 받는지 분석함으로써 행동에 적응하는 법을 배우도록 설계할 수 있다.’

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