스마트 농업 센서, 전 세계 식량 낭비 대폭 줄인다

가공 과정에서 제품의 숙도와 품질을 감지하는 센서가 식량 낭비량을 줄이는 큰 요인이 될 수 있습니다.

유엔 식량농업기구(FAO)에 따르면 전 세계 식량의 14%가 선반에 도달하기 전에 손실됩니다. 기아 제로(Zero Hunger) 목표를 지향하는 모든 국가에서 주목해야 할 영역이며, 농업을 개선하기 위한 새로운 도구들이 개발되고 있습니다.

스텔렌보스 대학 연구진 장 엔투람비르웨(Jean Nturambirwe)와 우메주리케 오파라(Umezuruike Opara)가 사이언스 다이렉트(Science Direct)에 발표한 연구에서 세 가지 솔루션이 제시됩니다: 작물 모니터링, 수확 후 품질 모니터링, 시장 품질 모니터링.

"머신러닝이 식물 질병과 과일 탐지에서 큰 성과를 거두었습니다."라고 엔투람비르웨는 말합니다. "이러한 새로운 발전으로 신선 농산물의 품질 판정과 예측이 빠르고 효과적으로 가능해졌습니다."

작물 모니터링은 땅속과 농장 주변의 센서 형태로 이루어지며, 다양한 판독값을 수집합니다. 이는 머신러닝 시스템에 입력되어 생장 조건, 제품 숙도, 환경 변화를 감지해 수확 시 손실을 줄입니다.

머신러닝은 이미 전 세계 식물에서 바나나 줄무늬 바이러스와 시트러스 그린잉(citrus greening) 같은 새로운 바이러스를 탐지하는 데 사용되었습니다. 이 지식으로 농민은 감염된 식물을 격리하고 확산을 줄일 수 있습니다.

수확 후에도 과일과 채소는 선반에 오르기 전에 많은 공정을 거칩니다. 첫 단계 중 하나는 다양한 품질 기준으로 분류하는 것입니다.

로컬 출하의 경우, 센서를 사용해 수천 개의 과일 품질을 빠르게 판정해 출하 시간을 단축할 수 있습니다. 국제 운송의 경우, 센서가 제품이 전체 여정 동안 숙도를 유지할지 감지할 수 있습니다.

제품이 선별 시설을 떠난 후에도 트럭, 밴, 선적 컨테이너 내부의 센서를 통해 추적할 수 있습니다. 구매자는 제품이 운송 중 손상되면 알림을 받고, 공급업체는 손상 원인을 파악해 재발 방지할 수 있습니다.