팜에서 데이터 및 분석이 중요한 이유

1837년 강철 쟁기의 도입부터 GPS, IoT, AI와 같은 첨단 기술의 채택까지, 농부들은 항상 기술과 혁신이 그들이 하고 있는 일을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 살펴왔다. 이것은 그들이 전 세계 77억 명의 사람들을 위한 음식, 연료, 섬유질을 만드는 거대한 임무를 맡고 있기 때문에 엄청나게 중요하다.

 

연구원들이 2050년까지 우리 인구가 거의 100억 명으로 증가할 것이라고 예측하면서, 전통적인 투입량의 수준을 낮추면서 농작물 수확량을 증가시키는 능력이 그 어느 때보다 중요하다. 전형적인 해에, 농부들은 예측할 수 없는 날씨, 다양한 토양 종류, 그리고 변동하는 시장과 같은 통제할 수 없는 많은 도전들을 경험한다. 이러한 변수를 더 잘 관리하기 위해 농부들은 데이터에 의존하여 시기적절하고 정보에 입각한 정확한 결정을 내린다.

 

오늘날 농업에서 데이터의 가치

 

세계의 거의 모든 농부들은 자신들의 분야에서 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 역사적 데이터와 실시간 데이터의 혼합에 의존한다. 퍼듀 대학이 800명의 농부들을 대상으로 한 2020년 연구는 7%의 소수만이 수확량, 토양 샘플링 또는 위성 이미지와 관련된 데이터를 수집하지 않는다는 것을 강조한다. AI, IoT, 첨단 로봇을 통해 수집된 데이터는 농부들이 각 씨앗, 각 식물, 각 기계에서 무슨 일이 일어나고 있는지 아는 데 필수적이다.

현장과 장비에서 캡처한 다양한 데이터 포인트를 통해 농부들은 농장의 모든 가변 조건에 대한 데이터를 지속적으로 탐색하여 수작업을 통해 작업이 원활하게 진행되고 확장되지 않도록 보장합니다. 매년 기계는 농업 주기의 각 단계에 걸쳐 배치되며, 기계가 작업을 수행하면서 재배 조건에서 농작물 성공에 이르기까지 방대한 양의 정보를 수집하고 있습니다. 이러한 통찰력은 해마다 수집되며, 과거 데이터는 농부가 가능한 한 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되는 실시간 데이터와 함께 작동합니다. 농업은 가장 예측하기 어려운 산업 중 하나이기 때문에 이것은 믿을 수 없을 정도로 중요하다.

또한 다양한 소프트웨어와 하드웨어 농업 솔루션 간의 상호 운용성을 통해 대량의 데이터를 처리하는 동시에 비즈니스의 효율성, 지속 가능성 및 수익성을 높이려면 새로운 기술을 채택하는 것이 필수적입니다.

 

모든 단계에서 데이터 캡처

농장의 데이터 수집은 엄격하게 사무실 기반 비즈니스에서 데이터 수집보다 더 복잡합니다. 왜냐하면 농장의 주요 데이터는 인간이 신체적으로 갈 수 없는 곳이나 사람이 볼 수 없는 조건에서 얻을 수 있기 때문입니다. 그렇기 때문에 팜의 데이터 및 분석 기능이 고도화되어야 했습니다. 예를 들어 농부는 여러 작업을 동시에 수행해야 하므로 실시간 데이터를 제공하는 연결된 기계와 화면을 통해 항상 가장 중요한 기능에 대한 통찰력을 얻을 수 있다. 또한 AI는 농부들이 인간의 능력 이상을 "보는" 것을 돕고, 실시간으로 무슨 일이 일어나고 있는지 모니터링하며, 성장하는 계절 동안 어느 시점에서든 통찰력을 만드는 데 사용되는 데이터를 수집할 수 있도록 돕는다.

농부들은 데이터를 활용하여 단일 작물의 수명 동안 현명한 결정을 내린다. 농부들은 각 씨앗이 땅 속으로 들어가는 위치를 정확히 알고 있으며, 데이터 기반 플랜터로서 재배하는 동안 전체적인 조건은 씨앗의 과용을 없애기 위해 씨앗을 심는 속도를 목표 비율과 깊이에서 씨앗을 흙 속으로 밀어 넣는 정도까지 다양할 수 있다. 이 기계들은 또한 스스로를 조정하고, 정확하게 씨앗을 배치하고, 정확한 지리 공간 데이터 통찰력을 개발할 수 있다. 다음 단계에서는 첨단 살수 기술이 각 식물을 개별적으로 처리해 식물과 주변 식물, 토양을 보호하는 데 필요한 영양소의 정확한 양을 적용한다.

그러면 농부들은 그들이 심은 씨앗의 성장을 원격으로 지속적으로 감시할 수 있다. 일단 농작물을 수확할 준비가 되면, 데이터와 기술의 강력한 조합으로 장비는 알맹이에 손상을 주지 않고 나머지 식물로부터 곡물을 정밀하게 분리할 수 있다. 각 단계에서 각 씨앗에 대해 점점 더 많은 데이터가 수집됨에 따라 농부들은 AI를 활용하여 더 많은 데이터 포인트를 결합하고 현장에서 또는 현장 밖에서 내려진 각 독립적인 결정의 영향을 더 잘 이해한다.

또한, 예측 및 예방적 유지보수는 이를 선택하는 모든 농부로부터 기계 데이터를 수집하고 모니터링함으로써 가능하다. 이를 통해 딜러는 먼 곳에서 문제를 사전에 감지할 수 있으며, 농부가 문제가 있다는 것을 깨닫기도 전에 많은 경우에 지원을 제공합니다. 많은 업데이트 및 수정 작업을 무선으로 수행할 수 있으며 이러한 사전 경고를 통해 다운타임을 최소화할 수 있습니다.

실시간 및 과거 데이터에 대한 액세스와 고급 자동화는 추세를 집계하고, 혁신을 촉진하고, 위험을 관리하고, 비용을 절약하고, 공급망 관리를 강화하기 위해 AI 및 기계 학습과 같은 기술을 채택함에 따라 스마트 농업 산업을 변화시킨다. 스마트 센서 데이터의 가용성은 농부들이 더 많은 정보에 입각한 결정을 내리고 작업에 영향을 미칠 수 있는 즉각적인 조건을 이해할 수 있게 해준다. 센서는 또한 농부들이 반복되는 패턴을 식별하고, 미래의 추세를 예측하고, 필요한 변화의 우선순위를 정할 수 있도록 시간과 함께 더 많은 데이터를 지속적으로 수집한다.

 

농업의 밝은 미래를 위한 데이터의 역할

 

빅 데이터는 오늘날 증가하는 인구를 먹여 살릴 수 있는 양질의 식품을 지속적으로 생산하는 데 핵심이다. 미 농무부는 '광대역 전자연결 및 차세대 정밀농업 기술'을 구현해 농가가 국내 총경제에 연간 470억~650억달러를 추가할 수 있을 것으로 추산했다. 기술과 분석은 농부의 경험과 결단력과 결합되어 분야 네트워크를 효율적이고 수익성이 높은 비즈니스로 전환할 수 있는 힘을 가지고 있다. 데이터와 분석 덕분에 농업의 미래가 이렇게 밝아진 적은 없었다.