메뉴
2023년 11월 14일, 미국 상원 농업, 영양, 임업 위원회는 다음 사항에 대한 청문회를 열었습니다. “미국 농업 혁신: 기술과 인공 지능 활용.”
우리는 농업 연구, 기술, 투자, 고등 교육, 법률 등 다양한 배경을 가진 5명의 증인을 초대했습니다.
훈련, 교육, 정책 지원 및 농업에 AI 기술을 적용하는 것에 대한 그들의 관점은 전 세계 국가에 가치가 있습니다. 그들의 간증에서 나온 주요 아이디어는 다음과 같습니다.
Jahmy Hindman은 Deere의 수석 부사장 겸 최고 기술 책임자입니다. & 회사. 그는 또한 아이오와 주립 대학의 엔지니어링 대학 자문 위원회, 텍사스 대학의 컴퓨터 과학 자문 위원회, FIRST의 경영 자문 위원회의 회원이기도 합니다.
관점:
● 농촌에서 도시 지역으로의 지속적인 이주가 지속됨에 따라 미국의 농업 생산성을 향상시키는 데 인공 지능 솔루션이 점점 더 중요해지고 있습니다.
● 미국 농업의 미래는 이제 농부들 사이에서 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 하는 도구를 통해 형성되고 있습니다. 인공 지능은 데이터의 가치를 발굴하고 이를 현장에서 실행 가능한 통찰력으로 변환하는 데 중요한 역할을 합니다.
● 미국 농부들은 정밀 기술에 접근하는 데 도움이 되는 인센티브의 혜택을 누릴 수 있습니다. 향후 농업법안을 심의할 때 정밀농업법(PRECISE법), 정밀농업대출법 등의 제안을 고려해보시기 바랍니다.
● 이러한 기술을 미국 농민의 손에 맡기면 재배자의 생산성과 수익성이 향상될 뿐만 아니라 증가하는 세계 인구를 지탱할 수 있는 충분한 식량, 연료, 주택 및 의복을 생산할 수 있습니다.
Mason Earles 박사는 캘리포니아 대학교 데이비스 캠퍼스의 조교수입니다. 학문적 역할을 맡기 전에 Earles 박사는 Apple에서 데이터 과학 엔지니어로 근무하면서 하드웨어 엔지니어링 분야에서 새로운 딥 러닝 및 컴퓨터 비전 도구 개발을 개척했습니다.
관점:
● 하드웨어와 소프트웨어의 전례 없는 발전으로 농업, 식품 시스템과 같은 분야의 복잡한 실제 데이터로부터 학습할 수 있는 인공 지능 컴퓨터 프로그램의 기능이 크게 확장되었습니다.
● 미래 인력을 내다보면 2021년에만 미국에서 161,000명이 넘는 개인이 컴퓨터 공학 학사 및 대학원 학위를 취득했습니다. 그러나 소수의 학생들만이 농업과 식품 분야의 직업을 추구하게 되므로 이러한 상황은 바뀌어야 합니다.
● 미국을 유지하기 위해’ 농업 혁신 분야의 글로벌 리더로서의 입지를 확보하기 위해 저는 위원회가 이러한 국가 인공지능 연구 기관에 대한 자금 지원을 계속하거나 심지어 확대할 것을 강력히 권고합니다.
또한 농업 문제를 해결하기 위해 인공 지능을 활용하는 데 초점을 맞춘 미국 농무부의 다른 자금 출처가 지속되어야 합니다.
이는 더 많은 연구 혁신과 산업 협력을 가속화하고 더 많은 컴퓨터 과학 및 공학 학생들이 인공 지능과 신기술을 통해 농업 부문의 중요한 과제를 해결하도록 영감을 주는 길입니다.
Sanjeev Krishnan은 S2G Ventures의 공동 창업자, 최고 투자 책임자, 전무이사입니다. 그는 한때 CLSA Capital Partners, IFC, Global Environment Fund 및 JPMorgan에서 근무했습니다. 또한 그는 다양한 자문위원회와 회사 이사회에서 활동했습니다.
● 향후 10년 동안 거의 모든 산업에서 예상되는 변화는 인공지능이 혁신적인 역할을 하게 될 것임을 시사합니다. 농업에서 AI는 획기적인 솔루션을 제공하고 작물 수확량을 늘리고 자원 활용을 최적화하며 전반적인 농장 관리를 향상시키는 혁신적인 접근 방식을 도입하여 상당한 가치를 창출할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
● 이러한 발전의 중심에는 데이터가 있습니다. 가장 강력하고 효율적인 AI 솔루션은 최고의 데이터에 액세스하고 해당 데이터를 적절한 훈련 데이터 세트로 변환하여 AI 모델 솔루션을 알리는 가장 효과적인 방법을 개발할 수 있는 솔루션입니다.
● 농업과 식량 시스템의 디지털화는 초기 단계입니다. 평균적으로 농부는 하루에 약 500,000개의 데이터 포인트를 생성합니다. 2036년까지 일일 생성 데이터 양은 800% 증가할 것으로 예상됩니다.
● 데이터 양의 급속한 증가에도 불구하고 오늘날의 데이터와 신뢰할 수 있는 의사 결정 도구 간의 연결은 차선책이 아니므로 수집된 정보를 기반으로 실행 가능한 통찰력에 액세스하고 적용하는 능력이 제한됩니다.
농업 데이터의 분석, 합성, 적용에 AI를 활용하면 농업의 다양한 측면에 즉각적인 영향을 미칠 수 있습니다. 농부들에게는 필요한 도구와 지원을 제공함으로써 수많은 역동적인 분야에서 일상적인 변화에 대처할 수 있는 능력이 부여됩니다.
미국 농무부의 2019년 추정에 따르면 필요한 인프라 구축을 포함하여 디지털 농업 기술의 잠재력을 대규모로 실현하면 미국 경제에 연간 470억~650억 달러의 추가 총수입을 창출할 수 있습니다.
AI가 농업 기술에 빠르게 통합된다는 것은 잠재적인 이점이 현재 추정되는 것보다 훨씬 더 크다는 것을 나타냅니다. AI는 특정 사용 사례에서 농부와 사회에 도움을 주어 효율성, 생산성 및 지속 가능성을 향상시킵니다.
여기에는 정밀 농업, 질병 및 해충 탐지, 로봇 수확 및 자동화, 가축 모니터링 및 관리, 예측 분석 및 시장 통찰력, AI 지원 농업용 드론이 포함됩니다.
● AI는 기존 농업 기술의 역량과 효율성을 향상하여 기술적 접근 방식을 개선하고 개선할 수 있습니다. 명확하고 정확한 고품질 데이터를 제공하면 비효율적인 방법을 필터링하고 자원 할당을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
● 농업 기술, 데이터, 분석 및 인공 지능은 특히 농부와 자문 네트워크 간의 신뢰를 조성하는 데 있어서 사람들 간의 관계와 커뮤니티 유대를 강화하는 역할을 합니다.
● AI는 대량의 데이터를 실시간으로 수집, 분석, 식별할 수 있어 농업 자문가나 농업경제학자에게 보다 정확한 권장 사항과 실행 가능한 통찰력을 제공하여 부담을 덜어줍니다.
● AI 기반 챗봇과 가상 도우미는 농부에게 실시간 조언과 지원을 제공하여 작물 관리, 해충 방제, 시장 동향 등과 관련된 질문을 해결할 수 있습니다. 이는 외딴 지역의 농부나 농업 전문 지식에 대한 접근이 제한적인 농부에게 특히 유용합니다.
연방 정부는 미국이 농업 기술 분야의 리더십을 유지하고 농업 인공 지능 분야의 글로벌 리더로서의 입지를 확고히 할 수 있는 여러 기회를 갖고 있습니다.
농업 시스템을 지원하는 동시에 농민과 이해관계자의 이익을 보호하는 것이 중요합니다.
핵심은 인간의 통제와 감독 사이의 적절한 균형을 보장하고 세상을 재편하는 인공 지능의 엄청난 힘을 활용하는 것입니다.
● 농업에서 인공 지능의 잠재력을 효과적이고 책임감 있게 활용: AI는 데이터 중심이며 농업에서 데이터 소유권의 근본적인 문제는 근본적으로 해결되어야 합니다.
● 농업에 AI를 배포하기 위한 윤리적 지침은 AI 시스템이 편견을 지속하지 않고, 의사 결정 프로세스가 투명하며, 결과에 대한 책임이 유지되도록 하는 데 매우 중요합니다.
여기에는 AI 시스템이 신뢰할 수 있고 윤리적으로 정렬되며 환경이나 시장 역학에 해를 끼치지 않도록 데이터 수집, 사용 및 투명성에 대한 업계 표준을 확립하는 것이 포함될 수 있습니다.
또한 AI 기반 서비스 선언을 검증하는 일련의 벤치마크는 정확성과 투명성을 더욱 지원하여 신뢰 구축을 위한 중요한 도구 역할을 할 수 있습니다.
마지막으로, 농업 인공 지능과 관련된 지식, 모범 사례 및 규제 프레임워크를 공유하기 위한 국제 협력에 참여하면 표준을 조정하고 글로벌 식량 안보와 농민 수익성을 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다.
● 농업 데이터 공유 표준 및 이니셔티브 장려: 농민, 연구원, AI 개발자 간의 농업 데이터 공유를 장려하는 것은 농민의 이익을 위해 혁신적인 농업 기술과 AI의 힘을 활용하는 데 매우 중요합니다.
이는 개인의 프라이버시를 보호하는 동시에 데이터를 집계하는 농업 데이터 협동조합이나 플랫폼을 구축함으로써 촉진될 수 있습니다.
● 디지털 인프라를 강화하고 특히 소규모 농민을 위한 디지털 활용 능력에 투자: 농촌 디지털 인프라를 개선하면 농민들이’ 입장.
또한, 교육기관과의 협업, 온라인 강좌, 현장 교육 프로그램을 통해 농업인과 농업 종사자에게 AI 및 관련 기술을 활용하는 교육 프로젝트를 촉진할 수 있습니다.
소규모 및 소외된 농민들이 AI 기술을 채택하도록 지원하기 위한 구체적인 계획에는 AI 도구 획득을 위한 보조금, 재정 지원 및 기술 지원이 포함될 수 있습니다.
호세-마리 그리피스(José-Marie Griffiths)는 사우스다코타 주 매디슨에 위치한 사우스다코타 주립대학교의 총장입니다. 그녀는 국가인공지능보안위원회(NSCAI), 국가 과학 위원회, 대통령 정보 기술 자문 위원회 및 기타 여러 연방 위원회의 위원으로 활동했습니다.
관점:
● 미국이 농업 부문을 혁신하기 위해 AI 배포를 진행함에 따라 증가하는 사이버 보안 위험과 과제에 직면해 있습니다. AI를 안전하고 책임감 있고 효과적으로 사용하려면 학계, 업계, 연방 기관 간의 협력이 필요합니다.
● 농업 부문은 수십 년 동안 자동화와 혁신을 진행해 왔지만, AI를 배포하려면 보안에 중점을 두고 기존 전문 지식과 기술을 활용해야 합니다.
● 공공 부문과 민간 부문 모두 사이버 보안 위험을 협력적으로 해결하고 농업에 AI를 안전하고 효과적으로 배포할 수 있도록 연구 중심 솔루션을 개발하는 학계의 역할을 활용해야 합니다.
● 학계는 차세대 AI 인재를 양성하는 데 핵심적인 역할을 하며 농업산업이 다음 단계의 성장과 발전에 진입하는 데 기여합니다.
● 연구 중심 솔루션을 공식화하고 농업 분야 AI 개발을 추진하는 데 있어 학계의 강점을 활용하여 사이버 보안 위험을 공동으로 해결하려면 다중 이해관계자 협력이 필수적입니다.
Todd J. Janzen은 Janzen Schroeder Agricultural Law LLC의 사장이자 Ag Data Transparent Organization의 프로젝트 관리자입니다.
관점:
● 농장의 신기술과 관련하여 정책은 혁신을 억제하기보다는 공정한 경쟁 환경을 조성하는 데 중점을 두어야 합니다.
● 투명성은 민간 기업이 운영하든 정부 규제 기관이 운영하든 모든 데이터 수집 플랫폼의 초점이 되어야 합니다.
투명성은 반드시 그러한 정보가 공개적으로 접근 가능해야 한다는 것을 의미하는 것이 아니라 농민이 자신으로부터 수집되는 정보와 해당 정보가 어떻게 사용될 것인지를 알아야 함을 의미합니다.
● USDA의 데이터 수집에는 개선의 여지가 있습니다. 농업 데이터법(S.98)은 USDA의 데이터 수집 및 활용을 현대화하기 위한 예입니다.
USDA는 오랫동안 다양한 프로그램을 통해 농장 데이터를 수집해 왔지만, 이 데이터의 대부분은 여러 기관에 분산되어 있어 정책 입안자와 연구자들에게 가치가 떨어집니다.
이 법은 USDA의 데이터 수집을 업데이트하고, 안전한 데이터 센터를 만들고, 이해관계자와 연구자가 USDA가 수집한 익명화된 데이터에 접근할 수 있도록 허용하는 것을 구상하고 있습니다.
맞춤형 조명 계획부터 맞춤형 견적까지, 원예 전문가 팀이 항상 도와드릴 준비가 되어 있습니다.
