콜라 보 레이 션 딸기 재배 전: 데이터 와 AI 농업 을 융합 시 키 는 현 행 장면 도감

"우리 가 이상 적 인 상태 에서 농민 들 은 산업 노동자 나 직업 종사자 와 비슷 한 신분 으로 변 할 것 이다. 그 는 일정한 데이터 분석 능력 을 갖 추고 그의 결정 은 주관적 인 경험 에 만 의존 하 는 것 이 아니다."이것 은 운남성 에서 온 민 전 희 희 희 가 디지털화 농업 에 대한 상상 이다.그의 또 다른 신분 은 네덜란드 바 흐 닝 겐 대 온실 원예 학과 박사 다.

민 전 희 희 희 는 22 일 중국 농업 대학 과 함께 열 린 딸기 재배 대회 에 참여 했다.그녀 는 동창 들 과 함께 팀 을 이 룬 AICU 팀 에서 AI 전 대 를 맡 고 있다.4 개의 인공 재배 팀, 4 개의 AI 팀, 120 일 동안 1000 평방미터 에 가 까 운 딸기 수확 을 기다 리 고 있다.

국내 최초 농업 분야 의 인공지능 과 첨단 농민 의 대전 이자 농업 분야 에 많은 노력 을 기울 이 겠 다 는 신호 다.

눈 을 크게 뜨 고 농 사 를 떠 난 적 이 없다.미국 표준화 농업 과 달리 중국 농업 은 전체적으로 분 산 된 소 규모 경작 을 보 여 주 었 다. 전체 농업 주기 에서 농민 들 은 모두 정보 사각 지대 에 있 고 주관적 인 판단 은 불확실 성 이 가득 한 시장 에 직면 하고 있다.또 농민 과 소비자 간 의 분 양 유통 구조 가 복잡 해 농민 들 이 조기 수확 을 하 게 되 고 소비자 들 도 동등한 가 치 를 얻 지 못 하 는 경우 가 많다.

멀 티 플 렉 스 플랫폼 이 데이터 정보 에 대한 집중 으로 인해 단체 모델 은 소비자 의 수 요 를 모 으 고 상류 농민 생산 단 에 전달 된다.이 모델 의 본질은 생산 업 체 의 데이터 에 대한 부 여 를 통 해 그들 에 게 충분 한 시간 계획 생산 을 하고 소비자 의 수 요 를 충족 시 키 는 것 이다.

2019 년 에 대량의 주문 수량 은 197 억 건 에 달 했 고 플랫폼 농 (부) 제품 의 활발 한 업 체 수량 은 58.6 만 건 에 달 했 으 며 동기 대비 142% 증가 했다.이번 딸기 재배 대 회 는 농업 분야 에 대한 플랫폼 의 진일보 한 포석 이다.

"경기 의 목적 은 단순 한 승부 에 있 는 것 이 아니 라 기성 세대 의 농민 과 신세대 기술 의 동 대 를 통 해 차세 대 인공지능 기술 과 농사 생산 을 결합 시 켜 중국의 많은 농산품 산업 지대 와 농가 에 더욱 낮은 비용 과 쉽게 조작 할 수 있 는 수자 농업 생산 관리 방법 을 제공 하 는 것 이다."신 농업 농촌 연구원 의 고급 총 감 공 택 이 21 세기 경제 보도 기자 에 게 알 렸 다.이것 은 또 한 번 의 인공지능 구동 의 성과 이다.

학과목 을 뛰어넘어 팀 을 구성 하여, 국 가 를 뛰어넘어 시합 에 참가 하 다.

민 전 희 희 희 가 비슷 한 대회 에 출전 한 것 은 이번 이 처음 이 아니다.앞서 텐 센트 와 바 흐 닝 겐 대학 이 공동으로 개최 한 '국제 인공지능 온실 재배 대회' 에 참가 한 그 는 2 회 에 걸 쳐 오이 1 종, 방울 토마토 1 종, 아 이 큐 자체 가 실전 경험 을 갖 추고 있다.이번 에는 AiCU 가 17 개 AI 참가 팀 에서 결승 에 진출 했다.

네덜란드 농업 배경 에서 자란 AICU 의 경우 팀 구성 부터 출전 까지 두 가지 난관 에 직면 해 야 한다.우선 팀 원 들 의 학과목 별 도전 이다.

팀 이 정식 적 으로 구성 되 기 전에 비 농업 배경 을 가 진 대원 들 은 현대 농업 에 관심 이 많 았 고 심지어 일부 대원 들 은 가정 원예 에 생각 을 옮 겼 다. '집에 환경 센서 가 있 는 작은 온실 을 만 들 었 는데 예 를 들 어 신선 함 으로 작은 성장 공간 을 만 들 었 다'.이런 작은 실천 경험 들 은 구성원 들 이 대형 경기 에 참가 하 는 데 자신 감 을 심 어 주 었 다.농업 배경 을 가 진 선수 들 은 이미 농업 디지털화 분야 에 나 무 를 세 워 AI 알고리즘 을 낯 설 게 생각 하지 않 는 다.

"학과 간 소통 의 난점 은 여러분 들 이 상대방 분야 의 기본 적 인 상식 과 지식 을 배우 고 이해 한 다음 에 서로 다른 학과 의 융합 을 해 야 한 다 는 점 입 니 다."민 전 희 희 가 기자 에 게 알리다.

식물 학과 의 경우 네덜란드 의 데이터 구동 은 서로 다른 등급 의 응용 이 있 고 식물 과학 을 전공 하 는 몇 명의 구성원 들 은 일정한 데이터 분석 프로 그래 밍 기초 와 경험 을 가진다.AI 알고리즘 에 있어 서 식물 과 재배 모델 을 이해 하 는 것 은 어 려 운 점 입 니 다. "식물 과학 과 작 물 재배 분야 에 있어 서 기본 적 인 지식 이 많 습 니 다. 가끔 은 의사 소통 을 할 때 무시 합 니 다. 이런 상황 을 발견 하면 여러분 들 이 신속하게 의사 소통 을 할 수 있 습 니 다."이 동시에 회원 들 은 네덜란드 온실 산업 이 해마다 개최 하 는 개방 일 에 참가 하여 온실 재배 모델 을 현장 파악 했다.

팀 출전 의 두 번 째 도전 은 나 라 를 뛰 어 넘 는 출전 에 있다.민 전 희 희 희 는 '작 물의 재배 가 본질 적 으로 똑 같 지만 우리 가 네덜란드 에서 익숙 한 경험 은 국내 에서 지역 에 맞 게 테스트 를 해 야 한다. 이 는 온실 설비, 센서 와 재배 사고 등 을 포함한다."데이터 도 많이 쌓 아야 합 니 다."

네덜란드 의 온실 원 예 는 발전 한 지 거의 반 세기 가 되 었 고 전체 산업 체인 은 비교적 성숙 한 상태 에 있다. 일상적인 재배 관리 부터 센서 와 제어 장비 의 응용, 그리고 에너지 와 노동자 의 관리, 그리고 슈퍼마켓 이나 시장의 공급 사슬 까지 모든 부분 이 상대 적 으로 완 비 된 모델 을 보 여 주 었 다.민 전 희 희 는 국내 현대 온실 원예 와 디지털화 생산 이 거의 병행 되 고 있다 고 밝 혔 다. "우 리 는 네덜란드 의 모델 에 따라 발전 할 필요 가 없고 비약 적 인 발전 을 이 룰 수 있 을 것" 이 라 고 말 했다.

그 밖 에 국내의 전자상거래 장점 도 온실 의 디지털화 재배 관리 와 연결 되 고 정확 한 주문 화 생산 을 형성 할 수 있다.

AI 농업의 시련

AI 농업 은 잠재력 이 크 지만 정착 실천 도 시련 을 겪 고 있다.민 전 희 희 희 의 두 번 째 참가 에 따라 AI 알고리즘 은 온실 원예 재배 에서 의 응용 은 단계별 로 이 루어 져 야 한다.2 회 '국제 인공지능 온실 재배 대회' 에서 AI 팀 의 성적 과 인공 대조 팀 의 성적 순위 에 변화 가 생 겼 다.제1회 중 AI 5 개 팀 중 1 개 만 이 최종 이윤 에서 인공 농 사 를 앞 질 렀 다.그러나 2 차 대회 에서 AI 팀 은 모두 이윤 에서 인공 재배 자 를 앞 질 렀 다.

"두 번 의 경 기 는 직접적 으로 비교 하기 어렵 습 니 다. 작 물 을 재배 하 는 것 이 다 르 기 때 문 입 니 다."2 회 중 AI 가 왜 인공 을 넘 었 는 지 조직 위 는 상세 하 게 분석 했다.각 조 의 생산량 과 원가 (에너지, 물, 노동자, 손해 등 포함) 를 세분 하여 계산 하 는 동시에 시간의 진도 에 따라 동태 적 으로 비교 하 는 동시에 에너지 자원 의 지속 가능성 에 있어 우리 의 장점 이 매우 크다. 이것 은 이윤 승리 의 기반 을 다 졌 다.민 전 희 희 가 말 했다.

현 행 장면 에서 AI 농업의 데이터 수집 은 아직도 환경 에 대한 감각 에 집중 되 어 있다."식물 상태 가 어떤 지 몰라요."현대 온실 은 전문가 와 노동자 들 이 정기 적 으로 표본 을 수집 하여 식물 지 표를 측정 해 야 한다. 이런 방식 의 결함 은 한편 으로 는 훼손 성과 데이터 의 신속 하지 못 함 에 있다. 다른 한편 으로 는 작업량 이 많 고 인력 에 대한 손실 정도 가 비교적 높다 는 데 있다.

그 밖 에 재배 관리 데이터 의 부족 도 AI 농업 발전의 병목 이다.민 전 희 희 는 기자 에 게 "현재 식물 상태 에 대해 어떤 결정 을 내 렸 는 지, 그 후에 식물 이 어떤 반응 을 보 였 는 지, 이것 은 매우 중요 한 정보 이다. 즉, 우리 가 말 하 는 사람의 지식 과 경험 은 바로 AI 가 배 워 야 할 부분 이다" 라 고 말 했다.

AI 지혜 농업 의 목적 은 재배 인원 을 보조 하여 성공 적 인 재배 기술 과 방법 을 복제 하고 식물의 성장 에 영향 을 주 는 환경 요 소 를 통제 할 수 있 게 함으로써 생산의 모델 화 통일 을 실현 하 는 것 이 생산 효율 을 향상 시 키 는 데 중요 한 의 미 를 가진다.마치 칼 을 가 는 것 이 장작 패기 에 지장 을 주지 않 는 것 과 같이 칼 에 대한 연 구 는 베 는 연구 보다 훨씬 의의 가 있다.

현재 AI 농업 의 발전 은 아직도 초급 단계 에 있 고 데이터 로 사람의 경험 과 지식 을 배 우 는 것 이 그 발전의 핵심 이지 만 농업 분야 의 전자 동 구 조 는 반드시 도래 할 것 이다.

다 중 가입 AI 농업: 디지털 화 된 장면 의 예고