이석원 기자
로봇과 기계학습 기술이 발전하면서 최근에는 로봇을 농업 현장에 투입해 효율화를 꾀하려는 움직임이 진행되기도 한다. 농업 형장에도 기술 도입이 차근차근 진행되고 있는 것. 케임브리지대학 연구팀은 기계학습을 이용해 수확에 적합한 시기인 양상추를 식별하거나 손상시키지 않고 수확하는 로봇을 개발했다고 한다.
농업 기계화는 수십 년 전부터 진행되어 왔다. 감자와 밀 같은 작물에는 대형 기계를 도입해왔다. 물론 반대로 작업 자동화가 진행되지 않은 작물도 많다. 영국에서 가장 일반적으로 재배되는 상추 중 하나인 아이스버그 양상추도 이 중 하나다. 이 양상추는 함부로 취급해선 곤란해 로봇을 이용한 수확이 쉽지 않다.
연구팀은 이 양상추를 수확하는 기계학습 로봇인 베지봇(Vegebot)을 개발했다. 연구팀 관계자는 모든 밭과 모든 양상추는 다르지만 만일 로봇을 이용해 양상추를 수확할 수 있게 되면 다른 작물에도 적용할 수 있을 것이라고 밝혔다.
베지봇은 양상추를 본체에 장착한 카메라가 촬영한 이미지로 인식하고 양상추가 수확에 적합한지 여부를 판별한다. 이어 양상추 본체를 손상시키지 않고 뿌리부터 잘라 언제든 슈퍼마켓에 출하할 수 있는 상태로 수확할 수 있다고 한다.
사람이 양상추를 수확하려면 단순하지만 몸에 큰 부담이 갈 수밖에 없다. 허리를 계속 구부려야 한다. 베지봇은 이미지로 양상추를 인식해 수확 적합 여부를 분별할 수 있도록 훈련했다. 지역 내 농업조합 등과도 제휴해 실제 밭에서도 테스트를 진행했다.
베지봇에는 카메라 2개가 로봇팔 근처에 설치되어 있다. 양상추를 손상하지 않도록 로봇팔 압력을 조정했고 그립감 압력을 조절해 다른 작물에도 적용할 수 있다고 한다. 물론 아직 베지봇의 수확 속도는 사람에 미치지 못한다. 하지만 미래에는 농업 일손 부족 현상을 해소하는 데 도움이 될 수도 있다. 보통 수확 과정에서 사람이 밭을 돌면 한 차례로 끝나는 게 대부분이고 수확 과정에서 미성숙했던 작물은 수확되지 않은 채 방치되기 일쑤다. 하지만 로봇을 이용하면 같은 밭을 여러 번 왕복하기 때문에 전날 미성숙했던 작물이라도 이튿날 수확할 수도 있다.
베지봇의 수확 속도는 사람에 가까운 수준으로 끌어올릴 필요가 있지만 수확 대상인 양상추에 대해 많은 데이터를 수집하고 어떤 밭이 가장 효율적으로 상추를 재배할 수 있는지 여부 등 효율성 향상에도 도움을 줄 수 있다는 점에서 단순 속도 이상의 가능성을 기대할 수 있다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.
정용환 기자
