잡초를 식별하고 자동으로 제거하는 AI 응용 프로그램
잡초는 농업에서 지속적인 문제로, 작물과 햇빛, 물, 영양분을 놓고 경쟁합니다. 오늘날 목표는 단순히 트랙터나 화학물질로 잡초를 "죽이는" 것이 아니라, 작물에 해를 끼치지 않고 선택적으로 제거하는 것입니다. 인공지능(AI)과 로봇공학의 힘으로 현대 기계는 컴퓨터 비전을 통해 작물과 잡초를 구분하고, 정밀 분사, 기계 도구, 레이저 또는 열을 사용해 잡초를 자동으로 제거할 수 있습니다. 이 혁신은 비용을 절감하고 화학물질 사용을 최소화하며 지속 가능한 농업을 지원합니다.
잡초는 햇빛, 물, 영양분을 놓고 작물과 경쟁하기 때문에 농업에서 지속적인 문제입니다. 오늘날의 과제는 단순히 "잡초를 죽이는 것"(트랙터와 제초제가 할 수 있음)이 아니라 선택적으로 – 작물에 해를 끼치지 않고 잡초만 제거하는 것입니다.
최첨단 AI와 로봇공학은 이제 강력한 새로운 도구를 제공합니다. 컴퓨터 비전과 머신러닝을 사용해 현대 농기계는 개별 식물을 "식별"하고 작물과 잡초를 구분한 뒤 잡초를 자동으로 제거하거나 제거합니다.
AI가 잡초를 식별하는 방법
AI 기반 잡초 제어는 컴퓨터 비전과 딥러닝에 의존합니다. 트랙터, 분무기 또는 소형 로봇에 장착된 카메라가 식물 이미지를 캡처하고, AI 모델(주로 합성곱 신경망, CNN)이 작물과 잡초를 구분하도록 훈련됩니다.
카본 로보틱스(Carbon Robotics)
존 디어(John Deere)
결과적으로 현대 비전 시스템은 픽셀 단위 정밀도로 잡초를 표시할 수 있습니다. 기계가 움직이는 동안 실시간으로 작동합니다.
존 디어의 See & Spray 붐에는 수많은 카메라와 온보드 프로세서가 장착되어 초당 수천 평방피트를 스캔합니다. 각 작은 카메라 프레임은 머신러닝으로 "작물인가 잡초인가?"를 판단하며, 잡초로 판명되면 즉시 해당 위치의 분사 노즐을 작동시킵니다.
— 존 디어 기술 문서
사실상 AI는 트랙터를 매우 똑똑한 로봇으로 바꿔 밭에서 작은 2~3잎 잡초도 식별할 수 있게 합니다.
AI 기반 잡초 제거 방법
잡초가 식별되면 다양한 시스템이 서로 다른 방식으로 제거합니다. 주요 세 가지 방법은 정밀 분사, 기계적 제초, 레이저 및 열 제초입니다. 모두 AI 비전을 사용해 오직 잡초에만 처치를 집중합니다.
정밀 분사 (스팟 분사기)
이 시스템들은 분사 붐이나 이동 플랫폼에 카메라를 장착해 감지된 잡초에만 제초제를 분사합니다. 예를 들어 존 디어의 See & Spray 시스템은 붐에 장착된 카메라와 AI를 사용해 평균 약 59%의 제초제 사용량을 줄입니다.
고속 작동
시속 최대 15마일로 밭을 스캔
- 실시간 신경망 처리
- 개별 노즐 활성화
화학물질 절감
제초제 사용량 대폭 절감
- 제초제 부피 20배 감소
- 화학물질 사용 최대 95% 절감
기계적 제초기
일부 자율 로봇은 분사 대신 물리적 도구를 사용합니다. 예를 들어 Aigen의 Element 로봇(주요 기술 기업이 자금 지원)은 카메라와 AI를 결합해 뿌리부터 잡초를 자르는 기계적 "괭이"를 사용합니다.
- 태양광/풍력 동력 작동
- 화학물질 없이 지속적 제초
- 접촉 방식으로 작물 손상 없음
- 유기농 농업에 적합
마찬가지로 FarmWise와 Verdant Robotics 같은 스타트업은 AI 안내 경운기를 개발했습니다. 예를 들어 Verdant의 "Sharpshooter" 로봇은 컴퓨터 비전을 사용해 각 잡초에만 소량의 제초제를 분사해 투입량을 약 96% 줄입니다. 기계적 방법은 제초제 사용이 문제되는 유기농이나 특수 작물에 특히 유망합니다.
레이저 및 열 제초
매우 새로운 방법으로 고출력 레이저나 열선을 사용해 잡초를 죽입니다. 미국의 Carbon Robotics는 여러 개의 240와트 레이저와 카메라를 장착한 LaserWeeder G2라는 트랙터 견인 기계를 개발했습니다.
이 비전 시스템(신경망 기반)은 식물을 스캔한 후 레이저를 발사해 잡초의 핵심 조직을 정확히 태웁니다. 이 방법은 화학물질을 사용하지 않고 매우 정확하며, Carbon Robotics는 서브밀리미터 단위 타겟팅과 시간당 수백만 이미지 처리 능력을 자랑합니다.
이러한 다양한 제초 방법은 결합될 수도 있습니다. 예를 들어, 굴프 대학교는 트랙터 장착 AI 스캐너를 만들어 리마콩 밭에서 잡초 밀도 지도를 작성했습니다.
농부들은 지도에 표시된 구역에만 제초제를 적용할 수 있습니다. 앞으로는 로봇이 AI 비전을 사용해 작물 종류와 조건에 따라 잡초를 분사, 절단 또는 소각할지 결정하는 통합 시스템도 등장할 것입니다.
실제 사례 연구
현대 AI 제초 기술은 전 세계 농장에서 이미 사용 중입니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다:
존 디어 See & Spray
이 업계 선도 시스템은 대규모 곡물 농업에서 널리 채택되었습니다. 2024년 시험에서 See & Spray 분무기는 100만 에이커 이상을 처리하며 약 800만 갤런의 제초제를 절약했습니다.
이 시스템을 사용해 제초제 비용을 3분의 2로 줄였습니다.
— 캔자스 농부
기술적으로 See & Spray는 붐에 장착된 카메라와 온보드 신경망을 사용해 "잡초인지 아닌지"를 판단합니다. 잡초가 감지되면 기계가 개별 노즐을 작동시켜 정밀한 지점 분사를 가능하게 합니다.
카본 로보틱스 LaserWeeder
창립자 폴 마이케셀(전 우버 엔지니어)은 AI 기반 레이저 제초기를 수년간 개발했습니다. 그의 LaserWeeder G2는 훈련된 CNN을 사용해 잡초를 찾고 빠른 레이저 펄스로 제거합니다.
- 클라우드 접속 없이 기계 내에서 완전 작동
- 펜 끝만 한 크기의 잡초도 제거 가능
- 낮과 밤 모두 대규모 작동
- 서브밀리미터 정확도
실제로 LaserWeeder 장치는 트랙터에 견인되어 낮과 밤에 대규모로 밭을 작업할 수 있습니다. 각 모듈에 여러 카메라와 GPU가 장착되어 있으며 서브밀리미터 정확도로 작동합니다. 이 정밀도 덕분에 작물 손상은 거의 없고 추가 토양 경운도 필요 없습니다.
에코로보틱스 ARA 분무기
스위스의 에코로보틱스는 태양광 동력의 고정밀 분무기 ARA를 만듭니다. 이 장비의 "Plant-by-Plant™" 비전 시스템은 딥러닝을 사용해 고속으로 잡초를 감지합니다.
화학물질 절감
화학물질 사용 최대 95% 절감
반응 속도
식물당 약 250밀리초 결정
시험 결과 AI는 기계가 움직이는 동안에도 잡초 종을 센티미터 이하 정확도로 식별하며, 식물당 약 250밀리초 내에 결정을 내립니다. 이 회사는 고부가가치 채소 및 특수 작물에 제초제와 노동력 절감이 중요한 시장을 대상으로 판매합니다.
버던트 로보틱스 – 샤프슈터
버던트 로보틱스라는 스타트업은 샤프슈터라는 로봇을 개발했으며, 이 로봇은 컴퓨터 비전을 사용해 잡초를 표시하고 각 잡초에 소량의 분사를 합니다.
기존 분사
- 높은 제초제 사용량
- 높은 비용
- 환경 영향
AI 안내 정밀 분사
- 제초제 사용 96% 절감
- 비용 50% 이상 절감
- 최소한의 환경 영향
이는 AI가 가능하게 한 또 다른 스팟 분사 기술 사례로, 비전 시스템이 전체 분무 작업 인력을 대신합니다.
굴프 대학교 연구
메드핫 무사 박사가 이끄는 연구진은 유기농 리마콩 농장을 위한 프로토타입 시스템을 개발했습니다. 트랙터에 장착된 AI 카메라 장비가 밭을 스캔해 돼지풀 같은 잡초의 밀도 지도를 생성합니다.
이미지 캡처
AI 카메라 장비가 밭을 스캔
AI 분석
알고리즘이 리마콩과 잡초를 구분
밀도 매핑
정확한 잡초 밀도 지도 생성
이 방법은 수동 정찰을 보완해 시간을 절약하고 놓치는 구역을 줄이며 정밀한 제초제 적용을 안내합니다.
기타 혁신
- Aigen (미국): 완전 자율 주행 바퀴 로봇 Element를 개발 중이며, 태양광 동력으로 밭을 순찰하며 카메라 안내 칼날로 잡초를 물리적으로 뿌리째 제거합니다.
- FarmWise (미국): 독자적인 머신러닝 파이프라인을 사용해 채소 농장의 열간 잡초를 식별하고 기계적으로 제거하는 Vulcan과 Titan 로봇을 만들었습니다.
- 스마트 경운기: 펜실베이니아 주립대 확장 프로그램은 VisionWeeding의 Robovator, Garford의 Robocrop 같은 트랙터 견인 "스마트 경운기"가 머신 비전을 사용해 경운 도구를 정밀하게 조종한다고 보고합니다.
- 항공 드론: 다중 스펙트럼 카메라와 AI 알고리즘을 장착한 항공 드론도 위에서 잡초 구역을 감지해 처치 계획에 도움을 줍니다.
요컨대, 대규모 농장부터 소규모 특수 농장까지 AI 기반 제초기가 다양한 형태로 등장하고 있습니다.
이점: 효율성, 수익성 및 지속 가능성
AI 잡초 제어는 명확한 장점을 제공합니다:
화학물질 대폭 절감
잡초에만 분사함으로써 제초제 사용량을 크게 줄입니다.
- 존 디어는 수백만 갤런 절감 보고
- 100만 에이커에 올림픽 수영장 약 12개 분량
- 평균 60~76% 제초제 사용 절감
높은 수확량과 작물 건강
잡초를 더 일찍, 완전히 제거해 작물이 잘 자라도록 돕습니다.
- 사람이 놓칠 수 있는 작은 잡초 제거
- 더 건강하고 균일한 작물
- 미래 잡초 씨앗 압력 감소
노동력 및 시간 절감
AI 로봇이 자동으로 제초 작업을 수행해 인력 시간을 절약합니다.
- 필요한 수동 제초 인력 최대 37% 감소
- 초보자도 전문가 수준 성과 달성
- 자동화된 정밀 제초
환경 및 안전 향상
제초제 사용 감소로 물과 토양 오염이 줄어듭니다.
- 밭을 덜 지나가 연료 사용 절감
- 많은 경우 경운 불필요(토양 침식 방지)
- 화학물질 취급 인원 감소로 농장 안전 향상
비용 효율성 분석
| 비용 요소 | 전통적 방법 | AI 제초 | 절감 효과 |
|---|---|---|---|
| 제초제 비용 | 대량 살포 | 표적 살포만 | 60-95% 절감 |
| 노동 비용 | 수동 제초 인력 | 자동화 작동 | 37% 절감 |
| 장비 사용 시간 | 여러 번 밭 통과 | 단일 정밀 통과 | 50% 이상 시간 절감 |
| 투자 회수 기간 | 해당 없음 | 초기 비용 높음 | 1-3년 내 회수 |
이 모든 것은 비용 절감으로 이어집니다. 제초제 절감 외에도 농부들은 장비 사용 시간과 인건비를 줄입니다. 존 디어와 파트너들은 정밀 분사기가 초기 비용은 높지만 투입 절감 덕분에 1~3년 내에 투자 회수가 가능하다고 밝혔습니다. 시험에 참여한 많은 농부들은 AI 시스템을 완전히 사용한 후 에이커당 잡초 제어 비용을 절반 이상 줄였습니다.
도전 과제 및 도입 현황
약속에도 불구하고 AI 제초는 아직 새롭고 널리 보급되지 않았습니다. 2024년 초 기준으로 미국 농장의 약 27%만이 잡초 제어 같은 작업에 정밀 농업 기술을 사용합니다.
현재 장벽
- 높은 장비 비용
- 전문 지식 필요
- 데이터 소유권 및 신뢰성 우려
- 기술 복잡성 문제
- 작물과 너무 유사한 잡초가 있는 밭
See & Spray에 대해 회의적이었지만 사용해보니 쉽고 효과적이라 믿게 되었습니다.
— 노스다코타 농부
성장 동력
그러나 업계 전문가들은 빠른 성장을 예상합니다. 비료, 제초제, 노동력 등 투입 비용 상승과 환경 압력이 더 많은 농부를 정밀 농업으로 이끌고 있습니다.
장비 제조사
스타트업 혁신
AI 통합
미래 전망
AI 기반 잡초 관리는 아직 진화 중이지만, 추세는 명확합니다: 더 똑똑한 기계가 점점 더 일상적인 제초 작업을 담당할 것입니다.
다중 모드 센싱
RGB 카메라, 다중 스펙트럼 영상, 식물 냄새 센서 결합
동적 의사결정
각 잡초에 대해 분사, 절단, 소각 여부를 동적으로 결정
통합 시스템
농장 GPS 및 지도 도구와 통합해 지속적 학습
농부들은 "모든 것을 하는 도구"를 원합니다 – AI는 현장에서 즉석 문제를 해결할 수 있는 유연성을 기계에 부여하며 그 비전을 향해 나아가고 있습니다.
— 농업 기술 전문가
글로벌 지속 가능성 영향
무엇보다도 이 AI 솔루션들은 지속 가능한 농업에 대한 전 세계적 요구와 부합합니다. 소비자와 규제 기관은 점점 더 낮은 화학 잔류물과 친환경 농업을 요구하고 있습니다.
화학물질 절감
일부 경우 80~95% 제초제 절감
노동력 해결책
노동력 부족에 대응하는 농장 지원
기후 적응
기후 스트레스에 대응하는 농장 지원
