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인공지능과 올리브유 재배 및 생산
인공지능과 올리브유 재배 및 생산
인공지능: 국제 연구팀이 올리브유 생산에 혁신을 가져왔습니다.
단기적인 시나리오를 바탕으로 투자를 결정하고, 예방 조치를 취하며, 농업 관행에 대한 실행 계획을 세울 수 있도록 올리브유 생산자들이 도움을 받을 수 있을 것입니다. 인공지능(AI), 국제 연구팀 덕분에 가능했습니다.
이탈리아 국립연구위원회(CNR)의 공동 연구팀은 다음과 같이 밝혔습니다. 신기술·에너지·지속가능발전청(ENEA) 그리고 캘리포니아 대학교 버클리, 그들은 관심 있는 사람이라면 누구나 사용할 수 있는 알고리즘을 개발했는데, 이 알고리즘을 통해 특정 지역의 기후 데이터를 기반으로 올리브 농장의 수확량을 예측할 수 있습니다.
이 알고리즘은 이탈리아에서 지난 15년간 수집된 데이터를 기반으로 예측 방법을 학습했으며, 본질적으로 다양한 기후 현상이 작물에 미치는 영향을 파악했습니다. 알고리즘은 올리브 재배 기간 동안의 기상 패턴을 분석하여 연구자들이 잠재적인 기후 위험 요인과 그것이 생산에 미치는 영향을 식별할 수 있도록 했습니다.
2006년부터 2020년까지 이탈리아 66개 주의 수확량 데이터를 분석하여 흉작을 초래한 요인들을 밝혀냈습니다. 하지만 연구는 위험 요인 파악에 그치지 않고, 이러한 변수들을 두 달 단위로 그룹화하여 변수 목록을 만들고 시간 경과에 따른 상호작용을 분석했습니다. 그 결과, 단일 변수 분석보다 3배 더 정확한 단기 예측을 제공할 수 있었다고 연구진은 밝혔습니다.
그들은 계절별 기후 변수 중 어떤 변수가 수확량 감소 또는 풍작을 초래하는지 살펴보고, 평균에 가까운 수확량을 가져온 변수는 완전히 제외했습니다. 다시 말해, 최소값과 최대값을 비교함으로써 각 생산자의 재배 방식과 관계없이 기후 변수가 생산량에 미치는 영향에 집중할 수 있었습니다.
또한 도움이 될 만한 사항 Bactrocera Oleae(올리브 초파리)
연구진은 알고리즘이 더 많은 지리적 데이터로 계속 훈련될수록 예측 결과가 더욱 “일반화”될 것이며, 따라서 주 단위 또는 그보다 더 큰 규모에서도 사용될 수 있을 것이라고 주장합니다.
해당 주제는 전문 웹사이트에서 집중 조명되었습니다. 올리브 오일 타임즈, 연구에 참여한 연구원 아리아나 디 파올라는 다음과 같이 밝혔습니다. “저희는 올리브 생산에 악영향을 미칠 수 있는 기후 지표와 그로 인한 부정적인 결과를 파악하기 위해 노력하고 있습니다. 예를 들어 올리브파리 번식을 촉진하는 환경이나 겨울철 고온으로 인해 올리브 생육 주기가 변하고 개화 및 수분에 영향을 미치는 경우 등이 있습니다. 각 시점의 계절성을 이해함으로써 가까운 미래에 어떤 상황이 발생할지 예측할 수 있습니다. 이는 단기적인 시나리오를 바탕으로 투자 계획을 수립하고, 예방 조치를 취하며, 농업 관행을 개선하는 데 도움이 됩니다.”
원천: 인공지능: 국제 연구팀이 올리브유 생산에 혁신을 가져왔습니다. – sofokleousin.gr
올리브 재배: 인공지능을 통한 수확량 증대 및 비용 절감
올리브 오일 타임즈에 따르면, 안달루시아의 연구원들이 농부들이 활용할 수 있는 새로운 도구를 개발하고 있다고 합니다. 인공지능(AI) 올리브 수확 시기를 알기 위해서입니다.
시톨리바, 비영리 연구 및 기술 회사인 이 단체는 자사의 AI 기반 예측 모델이 수확량을 늘리고 생산 비용을 줄일 수 있다고 믿고 있습니다. 회사 경영진은 이러한 모델이 2년 안에 상용화될 수 있을 것으로 예상합니다.
스페인 산업통상관광부 및 시톨리바의 프로젝트에 참여하는 4개의 민간 부문 파트너와 함께, 해당 기관은 새로운 기술을 통해 농부들이 올리브 밭에 반복적으로 방문하지 않고도 올리브유 함량이 최대치에 달하는 시기를 예측할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.
연구진은 이 기술이 정보 분석에 소요되는 시간과 수확 비용을 줄이는 동시에 보다 정확한 생산량 추정을 가능하게 할 것으로 기대한다고 덧붙였습니다.
“이 도구는 현재 연구 단계에 있습니다. 위성 이미지와 지상 센서에서 제공하는 데이터를 결합하여 작동하며, 농부는 모바일 기기에서 이를 조작할 수 있을 것으로 예상됩니다.”라고 시톨리바의 연구 개발 및 혁신 책임자인 카르멘 카피스콜은 말하며, “잠재적 사용자는 아직 확정되지 않았지만, 개별 생산자보다는 협동조합 회원을 대상으로 할 가능성이 높습니다.”라고 덧붙였습니다.”
비용이나 사용 편의성과 관계없이, 캡시콜은 이 도구가 올리브 재배 농가들이 가장 적절한 시기에 수확할 수 있도록 도와줄 것이라고 믿습니다. 이는 안달루시아를 비롯한 지중해 연안 지역의 기후 변화로 인해 올리브 생육의 주요 시기가 변하고 있는 상황에서 더욱 중요하게 여겨집니다.
하지만 연구진은 필요한 센서를 설치하거나 농부들이 웨어러블 기기를 사용하는 데 드는 비용을 아직 산정하지 않았다는 점에 유의해야 합니다.
원천: 올리브 재배 – 인공지능(AI)을 통한 수확량 증대 및 비용 절감 – Ypaithros.gr
인공지능이 기상학에 혁명을 일으키고 있다
구글, 화웨이 등 여러 기업들이 날씨 예보의 정확도를 높이는 인공지능 모델을 출시하고 있다.
새로운 세대의 인공지능(AI) 알고리즘은 일부는 간단한 노트북 컴퓨터에서도 실행될 수 있어 큰 가능성을 제시합니다. 오늘날 기상학자들의 모델보다 더 나은 일기 예보 슈퍼컴퓨터가 필요한 작업들입니다. 최근의 발전은 다음과 같습니다. 딥마인드, 구글 그룹에 속한 인공지능 회사인 는 과학 잡지 '사이언스'에 이미 최고 수준의 성능을 제공하는 인공지능 모델을 발표했습니다.
GraphCast 모델은 더 정확한 결과를 생성합니다. 10일간의 날씨 예보 기존 모델보다 유럽 중기예보센터(ECMWF), 세계 최고의 기상 서비스로 여겨지는 ECMWF의 최종 알고리즘은 10일 예보를 제공하는 데 1분도 채 걸리지 않습니다. 또한 새로운 모델은 일반 PC만으로도 몇 분 안에 예보를 제공하며, ECMWF의 슈퍼컴퓨터가 예보 하나를 제공하는 데 몇 시간씩 걸리는 것과는 대조적입니다.
기상학자들이 오늘날 사용하는 수학적 모델은 지구를 큰 정사각형으로 나누고 유체역학 법칙을 이용하여 현재 대기 상태에 대한 측정값을 출발점으로 삼아 미래 대기의 움직임을 시뮬레이션합니다. 이러한 접근 방식은 계산량이 많아 하루에 네 번 이상 보고서를 업데이트할 수 있는 기상청은 드뭅니다. 반면 인공지능(AI) 모델은 물리 방정식을 풀지 않습니다. 대신 과거 기상 관측 자료와 같은 예시를 통해 학습하여 대기 움직임의 패턴을 인식하고 기압, 온도, 풍속과 같은 매개변수가 어떻게 상호 작용하는지 예측합니다.
딥마인드 연구진은 그래프캐스트를 학습시키기 위해 40년 동안 축적된 ECMWF 데이터를 사용했습니다. 이 과정에는 수십 대의 컴퓨터와 4주가 소요되었지만, 최종적으로 학습된 알고리즘은 10일 예측을 1분 이내에 제공하며, 벤치마크의 90%에서 ECMWF의 기존 예측보다 우수한 성능을 보입니다.
딥마인드의 알고리즘만이 놀라운 성능을 보이는 것은 아닙니다. 올해 초, 휴대폰 제조업체로 유명한 중국 화웨이는 학술지 네이처에 자체 개발한 유사 모델을 발표했고, 구글은 대부분의 기상청 예보보다 정확도가 높은 24시간 예보 도구인 MetNet-3를 출시했습니다. 유럽기상연맹(ECMWF) 또한 9월부터 AI 기반 실험 데이터를 제공하고 있습니다. 이러한 발전은 인상적이지만, 일부 기상학자와 물리학자들은 여전히 회의적인 시각을 갖고 있습니다. 새로운 기술이 결과는 내놓지만 그 과정에 대한 설명을 제공하지 않는 “블랙박스”처럼 작동하기 때문입니다. AI는 앞으로 대기 현상에 대한 수학적 모델과 함께, 또는 수학적 모델을 보완하는 방식으로 활용될 가능성이 높습니다.
하지만 확실한 것은 인공지능이 기상학 분야에 확고히 자리 잡았다는 점입니다.
반젤리스 프라티카키스 지음
원천: 인공지능이 기상학에 혁명을 일으키고 있다 – www.in.gr
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