1930년대에는 약 680만 개의 농장이 있었습니다. 미국에서. 평균 크기는 약 155에이커입니다. 이후 수십 년 동안 농장 수는 2023년 약 190만 개로 급격히 감소했습니다. 해당 농장은 평균 약 464에이커로 더 커졌습니다.
전문가들은 농업이 시간이 지남에 따라 변화함에 따라 인공지능 (AI)는 농부와 생산자가 식품을 더 빠르고 효율적으로 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.
BIDEN의 미국 마지막 날에 비용이 ‘지붕을 뚫고’가면서 농부들은 ‘잔인하게’
“작물 측면에서 생산성을 높이는 동시에 생산성 측면에서 사용하는 자원의 양을 줄이는 데도 많은 잠재력이 있다고 생각합니다. 수확량을 늘리고 영양 품질을 개선하기 위해 실제로 수집할 수 있는 데이터가 있습니다. 그러나 노동 가용성의 감소를 촉진하는 것도 있습니다.”라고 UC Davis의 포도 재배 및 양조학과, 생물 및 농업 공학과의 조교수이자 AI Institute for Next의 연구원인 Mason Earles는 말했습니다. 세대 식품 시스템(AIFS).
1930년대 미국에는 약 680만 개의 농장이 있었습니다. 2023년에는 농장 수가 약 190만 개로 감소했습니다. (차세대 식품 시스템 AI 연구소)
가장 최근 데이터에 따르면 2018년 농민의 41%가 노동력 부족을 보고했습니다. 이는 2014년 노동력 부족을 보고한 것보다 27% 증가한 수치입니다. 이러한 추세는 계속될 것으로 예상됩니다. 노동통계국은 채용 건수가 동일하게 유지됨에도 불구하고 2033년까지 근로자 수가 2% 감소할 것으로 예상합니다.
“우리는 더 적은 비용으로 더 많은 일을 합니다. 정해진 방법이 없고 전통적인 작업을 완전히 바꾼 것이 아닙니다. 이는 기존 근로자의 역량을 강화하고 생산성을 높이고 있습니다.”라고 Ilias Tagkopoulos는 말했습니다. 컴퓨터 과학 UC Davis 교수이자 AIFS 이사입니다.
AIFS는 USDA 식품 농업 연구소의 보조금을 통해 자금을 지원받습니다. 이는 농업에 인공지능을 활용하는 방법에 대해 더 많은 연구를 수행하려는 USDA의 노력의 일환입니다.
시골 미국인들은 화를 냈습니다. 그리고 그들은 민주당원들에게 심판을 내렸습니다.
“제가 특별히 집중하고 식품 시스템 연구소에서 일하는 가장 큰 일 중 하나는 농업과 식품 시스템 전반에 영향을 미칠 수 있는 방법을 말하려는 것입니다. 그것이 다양한 식품 생산과 관련이 있는지 여부 야채, 과일, 견과류, 기타 유형의 고기 또는 기타 유형 음식의 종류Earles는 “연구 및 실험실 측면에서 스타트업을 거쳐 기업 혁신을 거쳐 모든 과정에 많은 잠재력이 있다고 생각합니다.”라고 말했습니다. 그리고 우리는 그 과정에서 이를 촉진하고 통합할 수 있는 방법을 찾기 위해 왔습니다.”
USDA 연구에 따르면 농부의 27%만이 이 제품을 사용하고 있는 것으로 나타났습니다. 신흥 기술 인공지능처럼. 업계 전반에 걸쳐 투자는 올해 20억 달러 이상에서 2028년 5달러 이상으로 증가할 것으로 예상됩니다.
USDA 연구에 따르면 농부의 27%만이 인공 지능과 같은 신기술을 사용하고 있는 것으로 나타났습니다. (차세대 식품 시스템 AI 연구소)
“우리의 비전은 어떻게 하면 더 건강한 사회와 더 지속 가능한 지구를 가질 수 있는가 하는 것입니다. 우리의 임무는 AI를 활용하여 이를 구축하고 그 목표를 달성하도록 돕는 것입니다.”라고 Tagkopoulos는 말했습니다. “AI는 두 가지 일을 합니다. 하나는 기업의 생산성을 높이는 것입니다. 두 번째는 혁신을 가속화하는 것입니다. AI는 실제로 중요한 것에 집중함으로써 혁신을 가속화합니다.”
연구원들은 센서나 로봇 공학과 같은 AI 하드웨어가 현장에서 데이터를 더 잘 수집할 수 있는 방법을 조사하고 있습니다.
Earles는 “AI의 힘 중 하나는 매우 짧은 시간에 엄청난 양의 데이터를 처리하고 패턴 인식에서 매우 높은 성능을 달성할 수 있다는 것입니다.”라고 말했습니다.
이 기술은 농부들이 비료를 어디에 적용할지, 수확을 위한 최적의 기회가 언제인지 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
세계 최초의 실내 수직 베리 농장을 운영하는 데 사용되는 AI
“매시간 수백만 장의 이미지를 처리하여 잡초, 잡초, 질병 또는 해충으로 인한 손상이 있는 위치를 식별하고 다양한 유형의 도구를 사용하여 다음 작업을 수행할 수 있는 훌륭한 사례가 있습니다. 잡초나 해충을 정확하게 제거하면 농부는 더 높은 수확량을 볼 수 있고 소비자는 해당 밭에서 나오는 더 나은 과일, 채소 및 기타 제품을 볼 수 있습니다.”라고 Earles는 말했습니다.
아칸소 대학교의 USDA 프로젝트 중 하나는 가상 현실을 사용하여 가금류를 가공하는 방법을 검토하고 있습니다. 연구자들은 작업자가 가상으로 장치를 제어하는 동안 로봇을 현장에서 사용할 수 있는지 연구할 것입니다. 필요한 인력은 더 적을 것으로 예상되지만 장비 비용은 높습니다.
연구원들은 센서나 로봇 공학과 같은 AI 하드웨어가 농업 분야에서 데이터를 더 잘 수집할 수 있는 방법을 조사하고 있습니다. (차세대 식품 시스템 AI 연구소)
“문제는 어떻게 이 기술을 더욱 비용 효율적이고 더욱 실용적으로 만들 수 있는가 하는 것입니다. 이는 항상 어려운 과제입니다.”라고 Tagkopoulos는 말했습니다.
통제된 환경이나 실내 농업 역시 초기 비용이 높습니다. 그러나 일부 연구에 따르면 날씨 관련 문제가 적고 연중 내내 재배할 수 있는 능력이 있기 때문에 더 높은 작물 수확량이 가능하다는 사실이 밝혀졌습니다.
“미래에는 관개 시기, 농사 시기, 판매 장소에 대한 권장 사항을 제공할 수 있는 AI 도구 측면에서 더 많은 데이터가 생성되고, 더 많은 도구를 사용할 수 있으며, 더 쉽고, 훨씬 저렴해질 것으로 예상됩니다. 훨씬 더 많은 협업 농부들 사이에서는 이제 데이터를 공유해야 한다는 점을 더 많이 이해하게 되었습니다. 이는 모두가 경쟁에서 승리하는 것이 아닙니다.”라고 Tagkopoulos는 말했습니다.
통제된 환경은 지난 몇 년간 많은 자금을 지원받았습니다. USDA는 최근 코넬 대학교에서 포도 연구 프로젝트를 시작했습니다. 국립 포도 개선 센터(National Grape Improvement Center)는 과학자들이 기후 적응형 포도 품종과 재배자를 위한 관리 전략을 연구하는 데 도움을 줄 것입니다.
Earles는 “다른 방법으로는 자랄 수 없는 과일, 채소 및 기타 유형의 작물을 재배할 수 있는 기회는 모든 종류의 식품, 신선 식품 및 영양가 있는 식품을 도시 및 기타 지역에 전달할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.”라고 말했습니다. “AI는 출력을 최적화할 수 있도록 이러한 유형의 실내 기후를 조절하는 방법을 이해하는 데 도움이 되는 실질적인 잠재력을 가지고 있습니다.”
