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10일(현지시간) AFA의 보도에 따르면, 구글 모회사 알파벳이 2017년부터 추진한 로봇 기반의 농업 프로젝트 사업 미네랄이 공개됐다. 미네랄은 식품, 농업 및 기술 전반에 걸쳐, 회사에 기초적이고 실행 가능한 데이터 및 분석을 제공하여 식품 공급을 주도하는 자연에 대한 이해를 높이고, 기후변화에 직면하여 산업을 관리하기 위해 새롭고 개선된 방법을 찾는 것을 목표로 한다.
알파벳은 식물 유전자, 환경 및 농장 관리 관행의 복잡한 상호 작용에 대해 더 깊은 이해를 원한다. 알파벳은 지난 몇 년 동안 대부분의 회사가 머신러닝을 활용하는 데 필요한 충분한 양, 좋은 품질의 다양한 데이터를 수집하지 못하고 있다는 것을 발견했다. 데이터 수집을 위해 현장에 배치되는 태양광 ‘플랜트로버(식물 탐사차)’를 개발했지만, 기존 로봇, 드론, 휴대폰 등 다른 폼펙터에 센서를 배치하는 방식으로 확대할 예정이다.
미네랄은 대규모로 데이터를 수집하고 있다. 대형 이미지 데이터 세트를 수집할 수 있는 플랜트로버의 독점 감지 기술을 통해 이미 전 세계 농지의 10%를 조사하고 분석했다. 한 농장에서 추출해 분석하는 데이터 포인트를 2014년 하루 평균 19만 개에서 2050년까지 20배 이상 늘릴 계획이다.
이렇게 수집한 데이터로 미네랄은 다양한 기업, 농부, 연구자 등이 작물 수확량을 예측하고 생산량을 늘리며 물 사용량과 폐기물을 줄이고, 농업이 지구에 미치는 영향을 최소화할 수 있도록 80개의 고성능 머신러닝 모델을 개발했다.
인공지능과 머신러닝이 효과적으로 작동하기 위해 광범위하고 신뢰할 수 있는 데이터세트는 필수적이다. 변동성이 적고, 주기가 짧은 산업에서는 반복 가능한 데이터를 수집하는 것이 훨씬 쉽다. 그러나 농업은 농작물이 자라고, 날씨가 하루하루 변하며 잡초와 해충이 나타나는 등 매일 변화하기 때문에 데이터를 수집하기 쉽지 않다. 미네랄의 관계자는 “데이터를 수집하기엔 열악한 환경이다. 매일 변화하는 다양한 영역에서 해결하고자 하는 문제의 천문학적인 복합성과 결합하면 해결하기 매우 어렵다”고 답했다.
데이터 세트를 향상 시키기 위해 미네랄은 식물의 시뮬레이션 이미지를 만들었다. 핵심은 데이터지만 미네랄이 모회사인 알파벳의 깊은 수준의 전문 지식, 인력, 디지털 인프라를 최대한 활용할 수 있도록 인공지능과 컴퓨팅 성능도 상당히 발전시켰다.
그랜트는 "미네랄은 데이터, 통찰력 및 인프라로 혁신을 가속화하려는 스타트업 뿐만 아니라 대기업을 위한 서비스"라고 말했다.
노훈주 글로벌이코노믹 기자 hunjuroh@g-enews.com
