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2025년 농업을 혁신하는 10대 AI 애플리케이션
에 게시됨: 1월 2025
글로벌 농업 인공 지능 시장 규모는 2022년에서 2032년 사이에 17.5%의 CAGR로 성장하여 2032년까지 52억 7천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 인공 지능(AI)은 물 부족, 토양 황폐화, 출산율 감소와 같은 농업 산업이 직면한 가장 시급한 문제를 해결하는 데 중추적인 역할을 하고 있습니다. AI는 정밀 농업 기술을 활용하여 농부들이 운영 효율성을 높이고 생산성을 높이는 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. AI는 과거 데이터를 통해 농업 관행을 최적화하고, 토양 건강을 개선하고, 작물 수확량을 예측하고, 토양 센서 및 날씨 패턴의 데이터를 분석하여 잠재적인 질병을 조기에 감지할 수 있습니다.
자율 농업 장비와 더 스마트한 공급망 솔루션의 부상도 농업 운영 전반의 효율성 향상에 기여하고 있습니다. 이러한 기술은 인건비를 절감할 뿐만 아니라 생산을 간소화하여 지속 가능한 농업의 성장을 지원합니다. AI가 계속 발전함에 따라 농업 부문의 이해 관계자는 연구 역량을 개선하고, 정보에 입각한 결정을 내리고, 지속 가능하고 효과적인 농업 솔루션에 대한 증가하는 수요를 충족하기 위해 이러한 혁신을 수용하는 것이 중요해지고 있습니다.
1. 정밀 농업
머신 러닝, 컴퓨터 비전, 예측 분석과 같은 AI 기술은 토양 황폐화, 해충 방제, 작물 질병 감지, 물 부족과 같은 문제를 해결하여 정밀 농업을 혁신하고 있습니다. 정밀 농업을 통해 농부들은 드론과 카메라의 실시간 데이터를 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. AI는 이 데이터를 처리하여 비료, 살충제 및 영양소의 표적 적용을 가능하게 합니다. 이를 통해 폐기물을 줄이고, 운영 비용을 절감하며, 환경에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다. 또한 AI 기반 스마트 관개 시스템은 현재 조건에 따라 작물에 적절한 양의 물을 공급하여 물 사용을 최적화합니다.
주목할 만한 예: John Deere는 AI, 컴퓨터 비전 및 머신 러닝을 사용하여 제초제 사용을 최적화하고 지속 가능한 농업 관행을 촉진합니다.
주목할 스타트업: 말레이시아 스타트업인 Smart Farm Agritech는 쌀과 팜유 생산에 중점을 두고 정밀 농업에 AI를 활용합니다. 그들은 위성 및 드론 감시를 사용하여 작물 질병을 관리하고 유기적으로 토양 비옥도를 개선합니다.
2. 토양 건강 모니터링
AI 기반 IoT 센서는 수분, pH 수준, 영양소 함량 및 유기물 구성과 같은 주요 요소를 모니터링하여 실시간 토양 건강 분석을 제공합니다. AI 시스템은 농부들이 윤작, 관개 및 비료 살포에 대한 결정을 내리는 데 도움이 되는 상세한 토양 지도를 생성합니다. 이 접근 방식은 비료의 보다 효율적인 사용을 보장하고 남용을 방지하며 작물 성장을 촉진합니다. 또한 AI는 미생물 활동과 토양 구조를 분석하여 미래의 토양 건강 추세를 예측하고 농부들에게 지속 가능한 농업 관행에 대해 조언합니다.
주목할 만한 예: Teralytic은 고급 프로브를 사용하여 토양 건강을 모니터링하고 각 작물에 필요한 물과 비료를 평가합니다.
주목할 스타트업: 미국에 본사를 둔 홀로(Holo)는 토양 테스트 데이터, 일기 예보 및 과거 기록을 통합하여 작물 계획과 토양 탄소 격리를 최적화하는 AI 기반 농장 운영 체제를 제공합니다.
3. 작물 모니터링
AI 기술은 센서, 다중 스펙트럼 영상 및 드론의 데이터를 분석하여 실시간 작물 건강 평가를 가능하게 합니다. 이러한 시스템은 질병, 해충 및 영양 결핍의 초기 징후를 감지하여 농부들이 작물 수확량을 늘리고 유지 관리 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다. AI 기반 작물 모니터링은 또한 날씨 패턴, 과거 데이터 및 작물 상태를 고려하여 수확량 예측을 지원합니다. 컴퓨터 비전과 머신 러닝으로 구동되는 자동 수확 로봇은 자율적으로 밭을 탐색하여 잘 익은 작물을 수확하여 생산성을 높이고 노동력 부족 문제를 해결합니다.
주목할 만한 예: Syngenta의 Cropwise AI는 머신 러닝을 사용하여 귀중한 작물 모니터링 통찰력을 제공하고 수확량을 최적화합니다.
주목할 스타트업: 터키의 스타트업인 아그로베흐(Agrovech)는 이미지 기반 작물 모니터링, 관개, 작물 건강 개선, 드론 및 위성 이미지를 통한 살충제 살포에 AI를 활용합니다.
4. 해충 및 질병 탐지
머신 러닝 및 고급 이미징을 포함한 AI 기술은 농업 분야의 해충 및 질병 관리를 변화시키고 있습니다. AI로 구동되는 드론과 로봇은 질병 및 해충 침입의 징후가 있는지 작물을 자율적으로 모니터링하여 작물 손실을 최소화할 수 있습니다. 예측 모델은 과거 데이터와 날씨 패턴을 사용하여 해충 및 질병 발생을 예측하여 조기 개입을 가능하게 합니다. 자율 해충 방제 로봇은 필요한 시기와 장소에 정확하게 살충제를 살포할 수 있어 화학물질 사용을 줄이고 해충 관리 효율성을 높일 수 있습니다.
주목할 만한 예: BASF의 xarvio 디지털 농업 솔루션은 AI를 사용하여 날씨 패턴을 모니터링하고 작물 질병 및 해충을 감지합니다.
주목할 스타트업: 인도의 스타트업인 에이전트 크롭(Agent Crop)은 AI 기반 컴퓨터 비전을 사용하여 식물 질병을 감지하고 작물 건강을 개선합니다.
5. 자율 농장 장비
AI는 인건비를 절감하고 효율성을 향상시키는 자율 장비를 통해 농장 운영에 혁명을 일으키고 있습니다. AI 기반 트랙터, 수확기 및 기타 농기계는 사람의 개입을 최소화하면서 쟁기질, 파종, 수확과 같은 필수 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 시스템은 또한 AI를 사용하여 정밀한 잡초 방제를 위해 특정 잡초 종을 대상으로 하는 동시에 제초제 사용을 줄입니다. 자율 농기구는 생산성을 높이고 환경에 미치는 영향을 줄이며 지속 가능한 농업을 지원합니다.
주목할 만한 예: Monarch Tractor는 AI, 자동화 및 데이터 분석을 통합하여 스마트 트랙터를 만들어 안전과 농업 효율성을 개선합니다.
주목할 스타트업: 미국에 본사를 둔 스타트업인 Salin 247은 인건비를 줄이고 농장 생산성을 높이는 경량 자율 AI 기반 기계를 개발합니다.
6. 지속 가능한 농업
AI는 자원 사용을 최적화하고 기후 변화를 해결함으로써 지속 가능한 농업 관행을 촉진하는 데 핵심적인 역할을 합니다. AI는 센서, 위성 및 드론의 데이터를 분석하여 농부들에게 토양 건강, 작물 상태 및 환경 요인에 대한 통찰력을 제공합니다. 이를 통해 물, 비료 및 살충제 사용과 관련하여 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있어 폐기물을 줄이고 환경에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다. 또한 AI는 날씨 데이터를 사용하여 농부들이 기후 변화에 적응하고 수확 시기를 최적화할 수 있도록 지원합니다.
주목할 만한 예: AppHarvest는 AI를 사용하여 지속 가능한 농업을 촉진하고 물 사용을 줄이며 관개용 물을 재활용합니다.
주목할 스타트업: 캐나다의 스타트업인 크로피노(Cropinno)는 AI와 위성 인텔리전스를 결합하여 농부들이 토양 건강을 모니터링하고 농장 관리 관행을 개선하여 작물 손실을 줄일 수 있도록 지원합니다.
7. 공급망 최적화
AI는 생산에서 배송에 이르기까지 모든 단계에서 정확한 데이터를 제공하여 농업 공급망을 강화하고 있습니다. AI는 일기 예보, 시장 동향 및 센서 데이터를 분석하여 수요를 예측하고, 보관을 최적화하고, 운송 물류를 개선합니다. 운송 중 온도 및 습도와 같은 요인을 실시간으로 모니터링하여 제품의 품질을 보장합니다. AI 기반 솔루션은 재고 관리를 최적화하고 낭비를 줄이며 보다 지속 가능한 농업 공급망을 보장합니다.
주목할 만한 예: Nutrien은 AI를 사용하여 자산 이동을 모니터링하고 재고를 최적화하여 고객 요구를 충족함으로써 공급망 탄력성을 강화합니다.
주목할 스타트업: 인도의 스타트업인 애그스피크(AgSpeak)는 AI와 블록체인을 결합하여 농업 공급망을 개선하고, 지속 가능한 농업 관행을 촉진하는 동시에 운영 손실을 줄입니다.
8. 수율 예측 및 매핑
AI는 머신 러닝 및 원격 감지 데이터를 사용하여 작물 성장 패턴을 모니터링하고 수확량을 예측합니다. AI는 위성 이미지와 날씨 데이터를 분석하여 농부들이 자원 할당과 수확 일정을 최적화하는 데 도움이 되는 정확한 수확량 예측을 제공합니다. AI가 생성한 수확량 지도는 추가 관개 또는 영양분 살포와 같이 주의가 필요한 영역을 식별하여 궁극적으로 생산성을 극대화하고 폐기물을 줄입니다.
주목할 만한 예: Trimble은 AI를 사용하여 수확량 데이터를 모니터링하고 종자 품종 성능과 토양 수분을 기반으로 작물 선택 및 수확 시기를 최적화합니다.
주목할 스타트업: 모로코의 스타트업인 딥리프(Deepleaf)는 AI를 휴대용 NIR 카메라와 통합하여 작물 수확량을 예측하고 병해충 모니터링을 개선하여 전반적인 작물 관리를 개선합니다.
9. 잡초 제거
AI 기반 잡초 관리 시스템은 기존의 노동 집약적인 방법을 잡초를 정밀하게 식별하고 제거하는 자율 기술로 대체합니다. 이러한 시스템은 머신 러닝, 컴퓨터 비전 및 로봇 공학을 사용하여 제초제 사용을 줄이고 작물 수확량을 개선하며 환경에 미치는 영향을 최소화합니다. AI 기반 예측 모델은 잡초 성장을 예측하여 농부들이 제초제 살포를 최적화할 수 있도록 지원합니다.
주목할 만한 예: XAG의 농업용 드론은 AI를 사용하여 대규모 현장 모니터링, 잡초, 해충 및 질병을 효율적으로 제어합니다.
주목할 스타트업: 미국의 스타트업인 스타우트 인더스트리얼 테크놀로지(Stout Industrial Technology)는 작물과 잡초를 구별하여 화학 물질 사용과 인건비를 줄이는 AI로 구동되는 자율 제초기 시스템을 개발합니다.
10. 가축 관리
AI는 건강 모니터링, 질병 예방 및 사료 최적화를 개선하여 가축 관리를 강화하고 있습니다. 웨어러블 AI 센서는 생체 신호를 추적하고, 질병을 조기에 감지하고, 동물의 행동을 모니터링합니다. AI 알고리즘은 건강, 체중 및 연령에 따라 급여 일정을 최적화하여 폐기물을 줄이는 동시에 적절한 영양을 보장합니다. 자동화된 시스템은 가축의 최적 건강을 유지하기 위해 성장 지표를 추적합니다.
주목할 만한 예: Cainthus는 AI와 컴퓨터 비전을 사용하여 가축의 행동과 건강을 추적하고 가축 관리를 개선하기 위한 실시간 인사이트를 제공합니다.
주목할 스타트업: 캐나다의 스타트업인 원스컵(OnceCup) AI는 컴퓨터 비전을 사용하여 건강 및 질병 지표를 모니터링하는 AI 기반 가축 관리 시스템인 BETSY를 제공합니다.
농업 분야에서 AI의 미래: 데이터 중심의 지속 가능한 산업
농업 분야에서 AI의 미래는 농업 관행을 혁신할 준비가 되어 있으며, 자원 사용을 최적화하고 작물 모니터링을 개선하는 정밀 농업 기술의 광범위한 채택을 주도할 것입니다. AI는 농부들에게 실시간 데이터를 제공하여 생산성과 지속 가능성을 높이기 위한 사전 조치를 취할 수 있도록 지원합니다. 파종, 관개 및 수확에 대한 AI의 자동화 기능은 수작업에 대한 의존도를 더욱 줄여주며, 예측 분석을 통해 날씨 패턴, 작물 수확량 및 시장 동향을 보다 정확하게 예측할 수 있습니다.
AI가 계속 발전함에 따라 농업 산업에 미치는 영향은 점점 더 커질 것이며, 농업을 위한 보다 효율적이고 지속 가능한 데이터 중심의 미래를 만들 것입니다.
농업 시장의 AI에서 북미의 지배력
북미는 현재 농업 시장의 AI를 지배하고 있으며 2022년 전 세계 매출 점유율의 52.4% 이상을 차지합니다. 이 지역의 리더십은 강력한 인프라, AI 발전에 대한 접근성, 농업에 AI를 채택하는 데 도움이 되는 규제 환경을 제공하는 미국과 캐나다와 같은 기술 선진국에 기인할 수 있습니다. 또한 노동력 부족 및 지속 가능성 문제와 같은 문제에 직면한 북미의 대규모 농업 부문은 AI 기반 솔루션에 대한 상당한 수요를 창출합니다.
결론
농업 부문에서 AI의 잠재력은 엄청나며, 농업 관행을 개선하고 운영 효율성을 높이며 지속 가능한 농업을 보장하기 위한 혁신적인 솔루션을 제공합니다. AI가 계속 발전함에 따라 농업의 미래를 형성하여 더 효율적이고 환경 친화적이며 데이터 중심적으로 만들 것입니다. 농업 AI 시장에서 북미의 지배력은 기술 발전의 중요성과 이 부문의 성장에서 AI의 역할을 강조하여 전 세계 농부와 업계 이해 관계자에게 새로운 기회를 제공합니다.