로봇이 농사 짓는다…대동 '농업 AI' 고도화

"인공지능(AI)이 농업에 가치를 제공하기 위해서는, 농업 현장에 대한 충분한 이해를 바탕으로 어떤 문제를 해결할 것인지 결정하는 것이 출발입니다. 대동에이아이랩은 현장 데이터 기반으로 농업을 보다 손쉽고 스마트하게 만들어 지속 성장하는 AI 기반 농산업이 될 수 있도록 기여하겠습니다."

최준기 대동에이아이랩 대표는 17일 서울 서초구 대동 서울사무소에서 미디어 간담회를 열고 대동의 농업 3대 AI 개발 방향을 설명했다.

대동그룹은 '국내 농업의 AI 대전환'을 통해 생산성과 효율성을 극대화하고자 한다. 대동에이아이랩은 이동·작업·재배를 핵심으로 하는 AI 기술을 개발하고, 스마트 농기계, 농업 로봇, 정밀농업, 스마트팜 등 그룹 전반의 사업에 적용할 계획이다.

AI 농기계와 로봇이 스스로 판단해 농작업을 수행하고, 재배 AI가 생육을 예측해 최적의 전략을 제안하는, 이른바 'AI 미래농업' 구현을 통해 농업 AI 전문기업으로 도약한다는 목표다.

최준기 대동에이아이랩 대표가 17일 미디어 간담회에서 대동의 농업 3대 AI 개발 방향을 설명하고 있다. (사진=대동)

"농경지 최적 자율주행 기술 확보"

이동 AI는 비정형 야외 환경에서도 농기계와 로봇이 스스로 주행 경로를 판단하고 최적의 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 기술이다. 비전 기반 자율주행 기술이 필요하다. 기존 GPS 기반 자율주행은 논밭 경계 인식이나 장애물 대응에 한계가 있었다.

이를 위해 지난해부터 과수원과 밭 사진 약 50만 장, 주행 영상 약 300만 건을 수집해 국내 최대 규모의 농업 데이터를 확보했으며, 이를 기반으로 한국 농경지 환경에 최적화된 자율주행 AI를 구축하고 있다.

대동에이아이랩은 내년 상반기 출시 예정인 자율주행 4단계 플래그십 트랙터를 시작으로, 운반로봇의 자율주행 성능 향상 등 그룹 내 다양한 농기계와 로봇에 '이동 AI'를 적용해 나갈 계획이다.

또한 머신러닝 운영 자동화 체계(MLOps)를 구축해, 고객 운행 데이터를 학습에 지속 반영하고 AI의 성능을 고도화함으로써 차별화된 자율주행 기술 경쟁력을 확보할 예정이다.

"수작업 농기계·로봇으로 대체"

두 번째 '작업 AI'는 경운, 파종, 시비, 방제, 수확 등 다양한 농작업을 농기계와 로봇이 대행하는 농업 분야의 피지컬 AI 기술이다. 이 기술은 사람이 수행하던 수작업을 자동화해 농업 현장의 효율성과 지속가능성을 높이는 데 목적이 있다.

농천진흥청 통계에 따르면 국내 농업의 기계화율은 논농사 98% 대비 밭농사는 67%, 과수원은 31% 수준에 머물러 있다. 기계화율 100%에 가까운 논농사 조차도 농기계를 사람이 직접 조작해야 하기 때문에 노동집약적인 구조를 벗어나지 못하고 있다.

이에 대동은 농업 환경과 작물 생육 상태에 따라 농기계가 스스로 판단하고 작업을 수행하는 '로봇화'를 추진하고, 새로운 개념의 농업 로봇을 현장에 도입하기 위한 농업 피지컬 AI 기술 개발에 주력하고 있다.

우선 트랙터 대표적인 작업인 경운에 초점을 맞춰, 카메라와 센서를 통해 토양 상태를 분석하고 작업 품질을 실시간 평가하는 자율작업 모델을 개발 중이다. 해당 모델은 기존 자율작업 대비 최대 30% 작업 시간 단축과 15% 연비 절감을 목표로 하고 있다. 향후 로더, 그리퍼, 시비기 등 다양한 작업기로 확대 적용할 예정이다.

또한 올해 CES에서 공개한 모방학습 기반 다기능 로봇을 고도화해, 딸기와 토마토 재배에 필요한 농업 로봇 개발에 박차를 가하고 있다. 이날 간담회에서는 원격조작으로 두 개의 로봇 팔을 활용한 딸기 수확, 잎 제거 작업 및 데이터 수집 시연이 진행됐다.

대동에이아이랩은 사람이 로봇을 원격 조작하며 AI가 바로 학습하는 기술을 확보하고, 다양한 작물의 농작업 데이터를 단계별·작업별로 구분해 체계적으로 축적하고 있다. 이는 향후 공장이나 가정에서 피지컬 AI가 본격 확산될 때, 농업 현장에 즉시 적용 가능한 경쟁력을 선제적으로 갖추기 위함이다.

피지컬 AI 시대에서 방대한 데이터가 기업의 핵심 경쟁력으로 꼽히는 만큼, 확보된 데이터를 기반으로 농업 피지컬 AI 분야에서 선도적 입지를 구축해 나가겠다는 구상이다.

"작물 생육 예측해 수익 극대화"

마지막으로 '재배 AI'는 숙련된 농부의 경험과 지식을 AI로 구현해 누구나 안정적인 작물 재배가 가능하도록 돕는 기술이다. 위성과 드론, 스마트 농기계 등에서 수집한 데이터를 바탕으로 작물 생육을 예측하고 맞춤형 재배 전략을 제공한다.

노지 분야에서는 대동그룹이 4년간의 실증을 거쳐 올해 국내 최초로 벼에 대한 정밀농업 서비스를 상용화했다. 온실 분야에서는 대동에이아이랩이 스마트팜용 과수 재배 AI를 개발 중이다.

대동에이아이랩이 지난해 개발한 온실 환경 예측 모델은 온·습도, 이산화탄소 농도, 조도 등 온실 내 다양한 데이터를 수집해 AI가 환경 변화를 예측하는 기술이다. 올해 상반기 실증을 마쳤고, 내년 1분기 완료를 목표로 딸기 생육 예측 AI를 개발 중이다.

이 기술을 활용하면 수확 시기를 미리 예측해 생산 일정을 계획할 수 있다. 심을 양과 수확 시점을 조절함으로써 비용은 줄이고 수익은 높이는 농업 구조를 가능하게 한다. 향후 대동이 서비스 중인 농업 LLM 챗봇 'AI 대동이'를 에이전틱 AI로 고도화해 농민 누구나 쉽게 재배 방법을 묻고 최적의 전략을 도출할 수 있도록 지원할 예정이다.