인공지능, 무토재배 해충 감지 개선

터키 카이세리는 에르지예스 대학교의 한단 알틴옥과 알퍼 알틴옥 교수가 설계한 새로운 AI 시스템인 버그맵퍼(Bugmapper) 개발로 농업에서 돌파구를 목격하고 있다. 이 AI 시스템은 온실 내에서 발생하는 농업 해충과 질병을 감지하고 통제하기 위해 만들어졌으며, 통제 수단으로 사용되는 농약의 양을 크게 줄인다.

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AI 기반 시스템은 웹 인터페이스를 통해 작동하며 토마토 나방, 총채벌레, 흰가루벌레와 같은 해충을 감지하기 위해 스마트 트랩을 사용한다. 이러한 해충들은 온실 내부에 설치된 트랩에 달라붙으며, 수집된 데이터는 모바일 앱을 통해 분석된다. 그런 다음 정보는 클라우드 환경으로 전송되어 AI가 해충을 분류하고 매핑하여 정밀하고 표적화된 농약 적용을 가능하게 한다.

버그맵퍼, 해충 통제 연구 지원 및 자금 확보

튀르키예 과학기술연구위원회(TÜBİTAK)는 에르지예스 테크노파크에서 지속적인 연구와 개선을 촉진하기 위해 버그맵퍼 개발에 거의 TL 900,000($27,590)을 지원했다. 에르지예스 대학교 식물보호학과 학장 한단 알틴옥은 시스템이 건설적인 해충 통제를 통해 화학 잔류물을 줄임으로써 더 안전한 식품 생산을 보장하는 역할을 강조했다.

카이세리, 요즈가트, 아프욘, 메르신 전역의 온실 지역에서 시스템이 구현되면서 화학 사용량에서 계절적 절약 효과가 30%에서 50%에 달했다. 이 농약 사용량 감소는 환경에 유익하며 농산물의 품질과 안전 수준을 향상시킨다.

AI, 속도와 효율성으로 해충 감지 혁신

알퍼 알틴옥은 이 시스템이 필드 내의 지역 문제를 식별하고 예방하는 데 얼마나 효율적일 수 있는지 강조했다. 버그맵퍼 시스템은 온실 인프라와 무관하게 작동하며 모바일 폰과 해당 앱만 필요하다. 어깨에 메고 다니는 휴대용 장치가 트랩을 읽으므로 단일 필드 직원이 질병과 해충에 대한 상세한 데이터를 수집할 수 있다. 이 정보는 즉시 온라인으로 전송되어 분석된다.

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AI 시스템은 해충 모니터링에 소요되는 시간을 극적으로 줄인다. 끈끈이 트랩에서의 전통적인 시각적 카운팅은 트랩당 5~10분이 걸리는 노역이다. 반면 버그맵퍼는 트랩당 단 10초 만에 이 작업을 수행한다. 인공지능 기반 웹 앱은 해충 확산, 위험 추세 및 색상 코딩된 맵을 포함한 데이터를 표시하여 농민들이 효과적인 통제 전략을 계획할 수 있도록 한다.

이 고급 기술 혁신은 온실 농업에 통합될 때 지속 가능한 농업 관행으로의 큰 진보를 나타냅니다. 화학 살충제에 대한 의존도를 줄이고 해충 탐지 및 관리를 향상시킴으로써 Bugmapper는 더 건강한 식품 생산과 환경 보존에 기여합니다.

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