국제 온실 자동화 대회(Autonomous Greenhouses International Challenge, AGIC)에서
예선전은 2위, 본선 3위로 입상했습니다-!
이번 포스팅에서는 저희가 참여한
“국제 온실 자동화 대회(Autonomous Greenhouse International Challenge, AGIC)”와
대회에 참여한 팀들에 대해 소개해 드리려고 합니다.
국제 온실 자동화 대회(Autonomous Greenhouses International Challenge, AGIC)는 2018년도에 네덜란드에서 처음 시작되었고 제2차 AGIC 대회에 한국 단일팀인 디지로그(DigiLog)의 멤버로 아이오크롭스가 참여했습니다. 팀명인 디지로그(DigiLog)는 ‘과학’을 뜻하는 Digital과 ‘자연’을 의미하는 Analog의 합성어로, 디지털과 아날로그가 서로 조화롭게 융합의 의미로 이어령 선생님이 팀명을 지어주셨습니다. 제1회에는 오이가, 이번 제2차 대회에는 방울토마토가 대회에서 키워졌습니다.
국제 온실 자동화 대회(AGIC) 소개
이 대회는 “컴퓨터 과학자와 원예전문가가 한 팀을 이루어 인공지능을 이용하여 온실 작물 재배환경 조절을 자동화하여 작물을 키우는 대회”입니다. 해커톤(Hackathon)이라는 예선전에서 상위 5개 팀이 선정되고, 선정된 5개 팀은 네덜란드 재배자 팀과 함께 와게닝겐 대학 온실에서 6개월 동안 작물을 원격으로 키우게 됩니다.
여기서의 “온실 자동화”란 사람이 전혀 관여하지 않고 인공지능이 스스로 알아서 작물을 키우는 것을 의미하는 것은 아닙니다. 인공지능을 활용하여 제시된 자동화된 작물 재배 환경값이 재배자가 작물을 더 잘 키울 수 있도록 돕는 지원 도구(supporting tool)로서의 역할로 작물을 키우는 것을 의미합니다.
작물을 잘 키운다는 것은 높은 생산성 뿐만 아니라, CO2, 난방, 비료, 물, 전기와 같은 자원을 최적으로 활용한 더욱 지속 가능한 농업 재배 방식을 의미합니다. 이 대회의 평가항목에도 생산량뿐만 아니라 CO2, 난방, 비료, 전기와 같이 재배 시 사용된 자원의 총량도 평가 항목에 포함되어 있습니다.
생산성, 자원 활용의 효율성을 모두 고려하여 작물을 재배하기 위해서는 복잡하고 다양한 요소와 요소 간들의 상호작용을 고려해야 하는데, 이러한 복잡한 계산을 인공지능이라는 기술을 활용하여 더 효율적으로 재배를 하기 위한 연구 및 시도가 최근 들어 더욱더 활발히 이루어지고 있습니다.
국제 온실 자동화 대회 2019-2020 참여팀 단체 사진
전체 대회 일정
대회 본선 시 온실 작물의 원격 재배 기간은 6 달이고,대회 등록에서 예선전, 본선 결과 발표까지 약 11개월간 진행되는 대회입니다.
일정 순서: 대회 등록 마감 > 해커톤에서 본선 진출 5팀 선발 > 6개월간 원격으로 방울토마토 재배하는 본선 대회 > 결과 발표
본선에 참여할 상위 5팀을 선발하는 예선전
네덜란드의 와게닝겐 대학 온실에서 작물을 원격으로 재배하는 본선 대회 전에, 본선 대회에 진출할 5팀을 선발하는 예선전이 먼저 진행되었습니다. 예선전에서 24시간 동안 가상의 토마토 재배 온실 환경에서 최대의 순수익을 내는 해커톤 결과와 본선 진출 시 적용할 작물 재배 인공지능 전략 등의 점수가 합산되어 결정되었습니다.
예선전 주요 이벤트, 해커톤(Hackathon)
해커톤에 참여 중인 디지로그(DigiLog) 팀 멤버들
예선전 점수의 50%를 차지하는 것이 해커톤 결과인 만큼 해커톤은 예선전 선발 중요한 요소였습니다.
24시간 동안 와게닝겐 대학에서 제공한 가상의 시뮬레이션된 온실 환경에서 토마토 작물의 순수익(euro/m2)을 최대로 높게 성취한 팀이 우승하는 게임 형태로 해커톤이 진행되었습니다.
각 팀은 24시간 동안 인공지능 또는 팀에서 만든 알고리즘을 통해서 가상의 온실환경에서 토마토의 순수익을 최대로 만드는 온도, 인공광 주입량, CO2 농도와 같은 온실 환경 세팅 값과 작물 재식밀도 값을 정했습니다.
작물의 순수익을 높이기 위해서 토마토의 생산성을 높이는 동시에 에너지, CO2, 물과 같은 자원 사용의 비용은 최소화하는 세팅 값을 설정하는 것이 포인트였습니다.
팀별 재배 전략 및 인공지능 적용 방식 발표 모습
예선전 평가 항목 및 결과
각 항목별로 자세히 살펴보면 팀 구성(20%) 점수는 상위 5개 팀들과 비교하여 낮은 점수를 받았지만, 재배 및 인공지능 적용 전략(30%) 점수에서 가장 높은 점수를 받았고, 해커톤 순수익 결과도 1등 팀에 비해 약간 차이 나는 정도로 나머지 팀들보다 월등히 높은 점수를 받았습니다.
본선 진출한 팀 소개
AiCU
이번 대회 예선전에서 1등, 본선에서 2등을 한 팀입니다.
작년 대회 본선 참여한 팀으로 AI 전략 부분 점수는 2등, 최종 4등을 한 팀이기도 합니다. 팀 멤버는 와게닝겐 박사와 포닥을 포함한 중국인으로 구성되었고, 대회 참석 전부터 서로 친구 사이이거나 가족 관계라고 합니다.
DigiLog[디지로그]
이번 예선전에서 2등, 본선에서 3등을 한 팀으로, 유일한 한국 참여 팀입니다.
아이오크롭스(ioCrops), 에이넷(A-Net), 스페이스워크(SpaceWalk), 이지팜(EZfarm), 서울대(SNU), 파미너스(FarmInUs)가 주요 멤버로 참여했습니다.
IUA.CAAS
이번 예선전에서 3등, 본선에서 4등을 한 팀으로 한국의 농촌진흥청에 해당하는 중국농업과학원(CAAS)이 중심으로 주요 멤버가 중국인인 팀입니다.
The Automators
이번 대회 예선전에서 4등, 본선에서 5등을 한 팀으로, 작년 본선 대회에 참여한 Delphy와 데이터 분석 플랫폼 회사인 30MHz가 합동으로 참여한 팀입니다. 작년 대회에서 Delpy는 The Croperators팀 멤버로 참여했습니다.
네덜란드, 영국 등 5개국 출신의 팀 멤버와, 데이터 사이언티스트, 소프트웨어 개발자, Delply 컨설턴트로 구성된 팀입니다.
Automatoes
이번 대회 예선전에서 5등, 본선에서 1등을 한 팀으로, 온실 시공 회사인 Van der Hoeven Horticultural Projects, 온실 환경 제어기 회사인 Hoogendoorn, 네덜란드 유명 공학 대학인 TU Delft University와 KeyGene으로 구성된 팀입니다. 네덜란드, 그리스 등 다양한 국적의 멤버가 참여했습니다.
아이오크롭스(ioCrops)는 이번 국제 온실 자동화 대회에 참여하면서, 실제 재배 환경 설정에서 재배자를 보조하는 수단(supporting tool)으로써 인공지능이 어떻게 활용될 수 있을지, 또 대회 중 발생한 팬데믹으로 더욱더 관심이 높아진 작물 생산 자동화에 대해 더 고민해 볼 수 있었던 시간이었습니다. 그래서 대회 결과뿐만이 아니라, 이번 온실 자동화 대회 참석 자체에도 큰 의미가 있다고 생각합니다.
이번 포스팅에서는 국제 온실 자동화 대회(Autonomous Greenhouse International Challenge, AGIC)에 대한 설명, 진행 일정, 본선에 진출한 팀들에 대해 설명드렸습니다.
다음 포스팅에서는 실제 저희가 경험한 대회 본선 진행 과정과 결과에 대한 내용으로 찾아뵙겠습니다-!
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