AI를 사용하여 실내 농업에서 에너지 사용량 줄이기

실내 농업은 기술을 사용하여 향상되는 새로운 농업 방식입니다. 그러나 인공 조명(PFAL)을 갖춘 식물 공장은 단위 면적당 식량 생산량을 늘릴 수 있지만, 최적의 식물 성장 조건을 유지하려면 이산화탄소, 에너지 등의 자원이 필요합니다.

통제 환경 농업이라고도 알려진 실내 농업은 일반적으로 실내에서 통제된 환경에서 작물을 재배하는 것입니다. Fact.MR의 보고서에 따르면 전 세계 실내 농업 시장 규모는 현재 405억 1천만 달러에 달하며 향후 10년 내에 1,180억 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다.

이러한 유형의 농업에서는 인공 조명과 기술을 활용하여 재배 조건을 최적화하고 작물 수확량을 높입니다. 미국 에너지 효율적인 경제 협의회(American Council for an Energy-Efficient Economy)의 Jennifer Amann은 "인간의 편의를 위해 건물에서 볼 수 있는 것과 동일한 기술이 많지만 식물에도 사용됩니다."라고 말합니다.

영양가가 높은 신선식품에 대한 수요 증가, 기후변화에 따른 영향 완화 노력, 제한된 공간과 물을 사용하여 연중 생산량을 늘려야 하는 요구로 인해 농작물 재배에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 밀폐된 공간. 결국 실내 농업은 경제적이고 자원 효율적이며 환경적으로 지속 가능한 식품 재배 방법을 제공합니다.

또한 습도, 빛, 온도, 영양분 수준과 같은 환경 요인을 정밀하게 제어하여 생산성을 높이고 전통 농업과 관련된 문제를 해결할 수 있습니다.

실내 농업에서 널리 사용되는 방법으로는 수경재배, 수경재배, 아쿠아포닉스 등이 있으며, 이는 실내 재배의 범위를 확장했습니다. 게다가 LED 조명, 사물인터넷, 인공지능의 통합이 이 분야의 발전을 돕고 있습니다.

예를 들어, 텍사스와 미국의 수직 수경 온실 회사인 Eden Green Technology는 82,500제곱피트 규모의 시설에서 식물 수명의 모든 측면을 제어합니다. 이 시설에서는 7마일의 파이프를 통해 영양이 풍부한 물을 공급하고 시원한 공기를 펌핑하여 식물의 생명력을 유지합니다. 상추에 이상적인 미기후가 조성되어 월마트에 판매됩니다. 이 시설은 프로그래밍된 알고리즘을 사용하여 자연광 외에 적절한 양의 빛을 제공하는 LED 조명을 활용하므로 "외부 환경에 거의 영향을 받지 않습니다."

비용 절감, 작물 생산량 증가, 효율성 향상 등의 능력으로 인해 농업에 기술의 활용이 증가하고 있습니다. 빅데이터, IoT, 로봇공학, AI의 사용은 농업 운영 자동화에 특히 유용합니다. GPS와 센서는 데이터 기반 접근 방식을 사용하여 작물 생산을 최적화하는 반면, 드론은 현장 검사와 작물 성장 및 가축 모니터링을 돕습니다.

AI를 활용한 실내 농업 에너지 사용량 절감

이제 인공지능을 활용해 실내 농업의 에너지 소비를 최대 25% 절감한 새로운 연구로 초점을 옮겨보겠습니다.

AI를 식물 공장에 통합함으로써 조명 및 기후 시스템을 효율적으로 규제하여 공장의 에너지 사용량을 크게 줄이고 귀중한 자원을 절약하는 동시에 효율성을 높일 수 있습니다. 이러한 식물 공장은 본질적으로 완벽한 기후 및 조명 제어를 자랑하는 대규모 실내 농장입니다.

Cornell Engineering의 에너지 시스템 엔지니어링 Fengqi You 연구실의 박사후 연구원인 Benjamin Decardi-Nelson에 따르면, 전 세계의 이러한 식물에서 AI를 사용하면 “작물 광합성, 증산 및 호흡을 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다. 건물.”

이는 엄청난 성과이며 인구 증가에 따라 증가하는 세계 식량 수요를 충족시키는 데 잠재적으로 도움이 될 수 있습니다. 현재 세계 인구는 82억 명이며 UN의 예측에 따르면 2050년에는 97억 명, 2100년에는 112억 명에 이를 것입니다.

도시화와 기후 변화로 인해 현재의 식량 생산 시스템을 개선하고 증가하는 수요를 충족할 수 있도록 효율성을 높여야 합니다. 따라서 통제된 환경을 만드는 기술에 의존하는 실내 농업에 중점을 두고 있습니다. 이를 통해 기후 변화 및 전통 농업에 영향을 미치는 기타 요인에 대한 취약성을 줄일 수 있습니다.

그러나 실내 농업에도 어려움이 없는 것은 아닙니다. 귀하에 따르면 현재의 환경 제어 시스템은 단순히 "충분히 똑똑하지 않습니다." 에너지 집약적이며 지속 가능하려면 신중한 자원 관리가 필요합니다.

한 가지 대답은 환기입니다. 환기는 에너지 사용량을 줄일 수 있지만 이산화탄소 수준과 수분 균형에 영향을 미쳐 식물 성장을 복잡하게 만듭니다. 여기에서 AI는 여러 가지 복잡성을 관리함으로써 큰 ​​도움이 될 수 있습니다.

인공지능은 이미 위성 데이터를 기반으로 한 수확량 예측, 다양한 데이터(현장 사진 및 위성, 날씨, 토양 수분 등) 분석부터 작물 문제 파악, 분석을 통한 질병 패턴 예측 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 그런 다음 피해를 입은 지역만 지적하여 살충제 사용을 줄이기 위한 치료법을 권장합니다. AI는 수확량과 품질 수준을 평가하여 농부들이 자원 사용을 최적화하고 수확 가격을 협상하도록 돕습니다.

한편 최근 연구에서는 AI를 사용해 실내 농업에서 에너지 사용을 줄였습니다. Decardi-Nelson에 따르면, 에너지 소비를 줄이기 위해 AI를 사용하여 운영을 간소화하면 에너지 절약 기회가 제한적인 지역에서도 실내 농장을 운영할 수 있습니다. 그는 다음과 같이 덧붙였습니다.

“환경 제어 시스템 기술을 식물 생물학과 전략적으로 연계함으로써 환기를 통해 에너지를 절약하는 동시에 이산화탄소 폐기물을 최소화하고 이상적인 재배 조건을 유지할 수 있습니다.“

지속가능한 식량 생산을 위한 스마트 시스템

9월 9일 Nature지에 게재된 연구에서는 심층 강화 학습과

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