안녕하세요 아이오크롭스 : ioCrops입니다-!
지난번 ‘국제 농업 인공지능 대회 Part1_예선전 및 참여 팀 소개’에 이어서
6개월간 방울토마토를 원격으로 재배하는 대회 본선 진행 방식과
원격 재배 방식에 대해 소개해 드리려고 합니다.
본선에 참여하는 팀은 총 6팀으로, 예선으로 선발된 5팀과 Tuinbouwbedrijf Kees Stijger B.V. 라는 토마토 온실을 운영하는 네덜란드 토마토 재배 전문가 1팀이 참여했습니다. 본선 대회는 네덜란드 재배 전문가도 같이 방울토마토를 재배하면서, 인공지능 또는 자동화를 활용하여 작물을 키우는 팀들과의 순수익 비교뿐만 아니라 참여 팀들이 베테랑 사람 재배자에 비해 상대적으로 얼마나 더 순수익이 많이 나도록 재배를 잘 하는지 비교해 볼 수 있는 흥미로운 대회 세팅을 갖추고 있습니다.
2018 국제 농업 인공지능 대회에서는 총 5팀의 예선전 선발 팀 중
오직 1팀만이 본선 재배에서 사람 재배자 팀 보다 높은 순수익을 냈습니다.
본선 평가 항목
● 순수익(netprofit, 50%)
- 수확으로 온 수익에서 온실 관리에 들어간 비용 및 작물 관리 비용을 뺀 값
- 재식밀도가 높을수록 작물 관리 비용도 증가
- 토마토 품질과 수확 시기에 따라 다른 가격(euro/kg) 적용
● 지속 가능성 요소(sustainability factor, 20%)
- 에너지와 자원을 사용의 효율성 평가
- 최소의 자원과 에너지를 사용하여 최대의 수확량을 얻었는지 보는 항목
- 전기, 난방, CO2 가스, 양액과 같은 에너지 또는 자원의 총 사용량이 적을수록 높은 점수 획득
● 인공지능 전략(AI approach, 30%)
- 작물 재배 시 활용된 인공지능 및 자동화 적용 방식
작물 원격 재배 방식
원격 재배 시작일(2019.12.20) 일 이후 마지막 재배일(2020.05.29)까지 주최측과 대회의 온실 관리인 외에는 본선 재배 온실에 들어갈 수 없는 것이 대회 규칙이었습니다. 대회 참여팀들은 원격으로 온실 환경 설정값(난방 환기 온도, 온실 습도, CO2 농도, 파이프 온도, 급액 간격, 급액량, 급액 EC/ pH 등)을 주최측이 제공한 API를 통해 환경 제어기로 전송해 온실을 관리하고 추가로 설치한 센서들을 통해 추가로 작물 상태를 모니터링했습니다. 재배 온실에 아이오크롭스 센서들도 설치되었는데요, 센서들의 측정값들은 아이오크롭스 차트를 통해서 모니터링 되었습니다.
원격 재배로 진행되는 대회이지만 토마토의 유인작업, 엽 제거, 병해충 관리와 같은 기본적인 작물 관리는 온실 관리인에 의해 관리되었습니다. 이 외에 추최측은 일주일에 한번 작물 생장 길이, 줄기 두께, 수확한 토마토 당도와 같은 사람이 측정한 기본적인 생육 및 수확 측정 결과를 제공해 주었습니다.
* 본선 재배 타임라인
원격 재배전, 인공지능 학습을 위한 시도
원격 재배 시작 전 약 2달 동안, 작물 재배를 위한 인공지능 알고리즘을 학습을 위한 온실환경 및 작물 생육 시뮬레이터 모델이 각 참여 팀들에게 오픈되었습니다. 실제로 디지로그 팀은 모델 오픈 기간 동안 원격 재배에 사용될 수 있는 인공지능 알고리즘을 학습시키려는 다양한 시도를 했습니다. 하지만, 학습 중 시뮬레이션 모델이 여러 번 개정되면서 모델의 결과값도 같이 바뀌게 되어 알고리즘을 재학습을 시켜야 하는 등 실제로 주최측이 제공한 시뮬레이션 모델을 활용하는 데는 여러 가지 어려움이 많았습니다.
원격 재배 환경 및 재배 품종
네덜란드 덴하그 근처에 위치한 Bleiswijk에 있는 와게닝겐 대학의 연구 온실에서 6팀이 작물을 재배했습니다. 작물이 재배된 온실은 벤로(venlo)형 유리온실로 크기는 96m2 (실제 재배면적 77m2)로 각각의 온실 환경 세팅이 가능한 온실에서 진행되었습니다.
본선에서는 Axia라는 네덜란드 채소 육종 회사의 ‘Axiany’라는 방울토마토 품종이 재배되었습니다. 이 품종은 일반 방울토마토보다 당도가 높고 토마토 모자이크 바이러스(ToMV)에 높은 저항성을 가진 것이 특징입니다.
모든 팀의 온실에 기본으로 설치된 주요 시설 및 센서는 아래와 같습니다.
- 인공광 (HPS, 파장 및 광량 조절이 가능한 LED)
- 배지 내 수분/EC/pH 측정 센서, 배액 EC/pH 측정 센서
- 온실 온도, 습도, CO2 농도(ppm) 측정 센서
- 암막 커튼, 에너지 절약 커튼
- 난방: 바닥 파이프, 생장점 파이프
[DigiLog(디지로그) 팀 온실]
네덜란드에서의 원격 재배 세팅
2020.12.20일 작물 원격 재배 시작 전 3일간(12/17 - 12/19)은 온실 내 추가 센서 설치, 온실 및 작물 상태 확인할 수 있는 시간이었습니다. 디지로그 팀원들과 저희 아이오크롭스(ioCrops)팀도 네덜란드에 본선 작물 재배 온실에 직접 방문하여 센서 설치와 본선 재배를 위한 세팅을 하고 돌아왔습니다.
센서를 설치할 위치에 대한 논의 중인 디지로그 멤버
디지로그 팀은 ioCrops 센서 (배지 무게센서, 엽온센서, 온습도, PTZcam)와 엽록소 함량과 작물 스트레스 지수를 측정하는 SpectraCam이 온실에 추가로 설치되었고 센서들의 측정값들은 원격 작물을 재배하고 모니터링하는데 활용되었습니다. 추가로 설치한 센서의 종류와 개수는 팀별로 이 자유롭게 선택할 수 있었습니다. 작물 수액 흐름(Sap flow) 측정 센서, 줄기 두께 측정 센서, 열화상 카메라 등 다양한 센서들이 각 팀의 온실에 설치되었습니다.
추가 센서 설치뿐만 아니라, 재식밀도(stem/m2), 식물당 줄기수(stem/plant)도 팀별로 자율적으로 정할 수 있는 항목이었습니다. 각 팀은 가진 빛 등의 가능한 자원과 재배 전략에 따라 최대의 수확량을 낼 수 있는 재식밀도를 정했습니다. 팀별로 서로 다른 초기 재식밀도 (2.3~약 6 stems/m2)와 식물당 줄기수(2~3 stems/plant)를 가지고 본선 재배가 시작되었습니다. 추가로 재배 시작 후 측지로 재식밀도를 더 높이는 것도 가능했습니다.
본선 재배 준비 완료후 온실에서 찍은 디지로그(DigiLog) 팀 단체 사진
팀별 누적 수확량(kg/m2) 중간 결과
원격 재배 시작 후 약 8주 후(2020.02.14)에 첫 수확 시작되었고, 이후 4-5일에 한번 방울토마토가 수확되었습니다. 첫 수확 이후 약 3주에 한번 팀명은 익명으로 중간 누적 수확량이 공개되었습니다.
첫 수확 시기가 상대적으로 늦고 가장 낮은 재식밀도로 인해 초반에는 6팀 중 가장 가장 낮은 수확량으로 대회가 시작되었습니다. 그래프에서 검은색 라인이 디지로그 팀의 총 누적 수확량 중간 결과입니다.
2020.03.13일자 팀별 대회 중간 누적 수확량(kg/m2) 그래프
아이오크롭스가 주요 멤버로 속한 디지로그 팀은 참여 팀 중 가장 적은 누적 수확량으로 시작했지만 순수익(euro/m2) 총 3등으로 대회를 마무리 지었을 만큼, 중간 결과로부터 약 2달 반이 후였던 마지막까지 팀 간의 치열한 접전이 있었던 대회였습니다.
이번 포스팅에서는 저희가 직접 경험한 국제 온실 자동화 대회 진행 방식과 원격 재배 방식에 대해 설명드렸습니다. 다음 포스팅에서는 팀별 최종 결과(누적 수확량, 순수익, 총 자원 사용량 등)에 대한 더 자세한 내용으로 찾아뵙겠습니다-!
자료 출처
네덜란드 사람 재배 전문가 사진: https://www.onderglas.nl/kees-stijger-een-goede-start-is-het-halve-werk/
팀별 중간 결과 그래프: http://www.autonomousgreenhouses.com/news.html
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