인공지능(AI), 농부들이 식물 병해를 퇴치할 수 있도록 돕다
아마존 우림 연구 과정에서 탄생한 플랜틱스(Plantix) 모바일 앱은 오늘날 3개 대륙의 농부들이 AI로 식물 병해를 신속하게 파악할 수 있도록 돕고 있습니다.
독일의 한 연구진은 수년 동안 브라질 우림에서 토지 사용 변경으로 인한 온실가스 발생과 완화를 연구해왔는데요. 그런데 막상 연구진이 분석을 통해 새로운 지식을 찾아냈을 때에도 정작 협력 대상인 농부들의 관심을 얻지는 못했습니다. 농부들의 최대 관심사는 병해를 입은 농작물의 치료법이었기 때문이지요. 로버트 스트레이(Robert Strey) 연구원은 “농부들은 왜 우리 연구진들이 토지의 탄소 저장량을 추정할 수 있는지를 이해하지 못했고, 연구진 또한 병해를 입은 작물을 제대로 치료할 수 있는 방법을 농부들에게 알려주지 못했습니다”라고 말했습니다.
스트레이와 그의 아내인 시몬(Simone)은 이러한 깨달음을 바탕으로 보다 시급한 문제인 농작물 병해에 대한 연구로 방향을 선회했습니다. 그 결과, 시몬이 CEO를, 스트레이가 CTO를 맡아 PEAT 테크놀로지가 설립되었습니다. 오늘날 독일, 브라질, 인도의 농부들은 플랜틱스를 사용해서 병해를 입은 작물의 사진을 업로드하고 있습니다. 이러한 사진 자료들을 바탕으로 거대한 크라우드 소싱 데이터베이스가 마련되었고, 농부들은 작물의 병해를 진단하고, 치료하고, 예방할 수 있게 되었습니다.
플랜틱스 모바일 앱은 AI로 구동된 이미지 인식 소프트웨어를 통해 농부들이 병원체를 밝혀낼 수 있도록 도와줍니다.
앱의 마법
PEAT의 마법은 사진을 받아 이미지 인식 소프트웨어로 검색하는 순간부터 펼쳐집니다. PEAT가 새로운 농작물 병해를 등록할 때마다 이미지 인식 소프트웨어는 점점 강력해지고 있습니다. 지난 해, 이 앱은 50,000회 다운로드 되었고 PEAT의 데이터세트에는 10만장의 이미지가 업로드 되었습니다. 이미 PEAT는 90% 이상의 정확도로 60개 이상의 식물 병해와 병원체를 구분합니다. 데이터베이스 성장과 더불어 이러한 수치도 증가할 것으로 예상됩니다. 또한, PEAT는 내년부터 드론, 농기구, 온실에서 소프트웨어를 실행할 수 있게 될 예정입니다. 그렇게 된다면, 농부들이 자동화 과정을 통해 작물 병해에 더 빠르게 대응할 수 있게 되겠죠.
지금 PEAT는 사진을 수집하여 전세계 대규모 농장들이 재배하는 옥수수, 밀 등 주요 작물을 중점적으로 가능한 많은 농작물 병해를 정확하게 파악할 수 있는 방법을 학습하고 있답니다. 플랜틱스의 사용자들은 사진을 제공하는 대가로 각종 병해의 학명, 유발 요인, 증상, 치료 방법, 예방책 등 유용한 정보를 받습니다.
GPU, 네트워크 트레이닝 가속화
PEAT는 플랜틱스의 뉴럴 네트워크 모델을 트레이닝하고, 추론(inference) 프로세스인 사진 분석을 위해 CUDA 병행 컴퓨팅 플랫폼, 프로그래밍 모델과 더불어 SLI(Scalable Link Interface) 모드에서 두 가지 NVIDIA TITAN X GPU를 사용하고 있습니다. PEAT가 GPU에서 새로운 뉴럴 네트워크를 연산하는 데에는 대략 7일에서 10일이 소요됩니다. 스트레이는 CPU를 사용할 경우, 30주에서 40주가 소요되므로 벤처기업에는 적합하지 않다고 밝혔습니다. 또, 스트레이는 식물이나 병해를 정확하게 정의할 수 없을 때에도 대책을 권고할 수 있도록 현재 과일의 반점, 잎사귀의 모자이크 모양과 변색 정도 등 식물 병해의 고유 패턴을 파악하는 일에 연구원들의 노력을 집중시키고 있다고 말했습니다.
PEAT가 대량 생산 작물을 재배하는 농부뿐 아니라 궁극적으로 이 땅의 모든 농부들을 위해 식물 병해 문제를 해결할 수 있도록 업그레이드 되기를 기대합니다.