데이터 수집과 머신러닝으로 진화하는 농업용 로봇


뉴욕타임즈,'테라센티아' 로봇 조명


    90년대부터 붐을 이뤘던 데이터 수집 및 분석 기술이 농업 분야에 적용되면서 농업에 혁신이 일어나고 있다. 농업용 로봇도 단순히 씨를 뿌리고 수확하는 것에서 벗어나 데이터를 취득하고 분석하는 쪽으로 진화 발전하고 있다. 데이터 분석에는 인공지능이 절대적으로 요구된다.



A Growing Presence on the Farm: Robots

A new generation of autonomous robots is helping plant breeders shape the crops of tomorrow.

(농업용 로봇 '테라센티아')


 

A Growing Presence on the Farm: Robots

Not only can the TerraSentia navigate under dense crop canopies, it can make many observations about plant health and yield as it drives through fields.Credit...Institute for Genomic Biology/University of Illinois




FARMER CITY, Illinois — In a research field off Highway 54 last autumn, corn stalks shimmered in rows 40-feet deep. Girish Chowdhary, an agricultural engineer at the University of Illinois at Urbana-Champaign, bent to place a small white robot at the edge of a row marked 103. The robot, named TerraSentia, resembled a souped up version of a lawn mower, with all-terrain wheels and a high-resolution camera on each side.


In much the same way that self-driving cars “see” their surroundings, TerraSentia navigates a field by sending out thousands of laser pulses to scan its environment. A few clicks on a tablet were all that were needed to orient the robot at the start of the row before it took off, squeaking slightly as it drove over ruts in the field.


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https://www.nytimes.com/2020/02/13/science/farm-agriculture-robots.html


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뉴욕타임즈는 미국 일리노이대(어배너-섐페인 캠퍼스) 로봇공학과 ‘기리쉬 쵸우드해리(Girish Chowdhary)’ 교수팀이 개발한 자율 농업용 로봇 ‘테라센티아(TerraSentia)’를 농업용 로봇 분야에서 혁신을 이끌어가는 대표적인 로봇으로 소개하고 있다.


뉴욕타임즈는 테라센티아의 외양이 마치 잔디깎기 로봇을 개선한 것처럼 보인다고 묘사하고 있다. 어떤 지형에도 적응이 가능한 바퀴를 갖고 있으며, 고해상도 카메라와 레이저 기술을 탑재했다.자율주행 자동차처럼 주변 장애물이나 환경을 인지하면서 농작물 사이를 이동한다. 농부는 태블릿을 이용해 로봇의 작동을 제어할 수 있다.


테라센티아는 작물 사이를 이동하면서 작물의 키, 과실의 크기, 생육 상태, 낱알의 갯수 등 농작물의 중요한 특징에 관한 데이터를 수집한다. 심지어 줄기의 직경, 엽면적지수(leaf-area index,지면 단위 면적당 지상부 식물 잎의 총면적의 비를 의미하며 광합성량 연구, 수분소모량 추정 등에 유용하다) 등도 측정한다.




한발 더 나아가 쵸우드해리 교수는 테라센티아 로봇을 생산하고 있는 스핀오프 기업인 ’어스센스(EarthSense)’와 협력해 작물의 형질(phenotype,표현형) 데이터까지 수집할 수 있는 기술을 개발하고 있다. 전통적으로 새로운 품종을 개발하려는 농업인이나 식물육종학자들은 작물을 손으로 만지는 등 전통적인 방식으로 형질을 파악하고 새로운 품종 개발에 활용해왔다. DNA 시퀀싱 기술을 이용할 경우 작물의 원하는 특성을 유전자에서 분리해 새로운 품종 개발에 응용하는 것도 가능해졌다.


The New York Times

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쵸우드해리 교수는 “작물에 대한 형질화 과정(phenotyping process)을 자동화하는 데 로봇이 신뢰성을 제공할 것”이라고 말했다. 테라센티아와 같은 농업용 로봇이 농가의 산출량을 최적화하는 데 도움을 줄 것이란 설명이다.


농업용 장비는 최근 머신러닝과 로봇 기술을 활용할 수 있는 센서로 무장되어 있다. 머신러닝과 로봇 기술은 잡초와 작물을 구분하고 얼마나 제초제를 뿌려야하는지를 추산할수 있도록 도움을 준다.


농업 부문에서 데이터 취득과 분석 도구를 활용하려는 움직임은 이미 2010년대 초반부터 강하게 일었다. 2014년 프랑스의 '나이오 테크놀로지스(Naio Technologies)'는 ‘오즈(Oz)’라는 로봇 시제품을 공개했다. 이 로봇은 작물의 형질 관련 데이터를 수집할 수 있다. 스위스에 본사를 둔 ‘에코로보틱스(EcoRobotics)는 태양광으로 작동하는 로봇을 개발했는데 작물과 잡초를 빠른 시간에 판별해낼 수 있다. 보쉬는 토양과 작물을 분석할 수 있는 ’보니롭(BoniRob)'이라는 로봇을 개발하고 테스트했다.




테라센티아는 현재 공급되고 있는 농업 로봇 가운데 최소형 제품이다. 높이와 너비가 12.5인치 정도로 작물 사이를 이동하기 쉽도록 설계됐다. 무게는 30파운드 정도다. 이 로봇은 작물 재배 초기단계부터 데이터 수집에 열중한다. 특히 머신러닝 기술을 활용해 작물의 형질에 영향을 미치는 수천가지의 데이터를 수집할 수 있다.


코넬대 식물학자인 '마이크 고어(Mike Gore)'는 뉴욕타임즈에 "형질화 로봇(phenotyping robot)을 통해 우리는 꽃가루가 날리기전이라도 좋은 결실을 맺을 수 있는 작물을 구분할 수 있다“고 말했다. 테라센티아 로봇은 현재 옥수수, 수수, 밀, 토마토, 딸기, 귤, 사과, 아몬드, 포도 농장에서 다양하게 활용되고 있다. 쵸우드해리 교수는 앞으로 많은 농업인들이 테라센티아 로봇을 도입할 수 있도록 로봇의 가격을 1천 달러 미만으로 떨어뜨리겠다는 생각을 갖고 있다. 미국 뿐 아니라 동남아, 남미, 북아프리카 등 지역에 있는 대다수 소규모 영농인도 첨단 로봇 도입으로 농업의 생산성을 높일 수 있도록 하겠다는 것.


농업용 로봇의 진화가 중요한 이유는 오는 2050년 전세계 인구가 98억명에 달하고 2100년에는 112억명에 달할 것으로 예측되기 때문이다. 전세계적으로 농산물에 대한 수요가 증가하고 있는데 반해 기후 변화와 농업 용지의 축소로 농업의 기반은 점점 어려워지고 있다. 인공지능 등 새로운 기술과 로봇 기술을 융합해 농업분야의 기술적인 지능을 높여야만 미래 식량 위기에 대처할수 있다.

장길수  ksjang@irobotnews.com  로봇신문사


TerraSentia Autonomy and Machine Vision  kcontents

Posted by engi, conpaper Engi-

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