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로봇이 공기를 불어 숨겨진 딸기 수확 증대

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작성자 xtalfi
작성일 09.05 15:59
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

워싱턴 주립대학교 연구진은 숨겨진 과일을 드러내기 위해 새로운 공기 분사 시스템을 사용하는 AI 기반 로봇 딸기 수확기를 개발하여, 200억 달러 규모의 도전적인 딸기 시장에서 농업 자동화의 중요한 돌파구를 마련했습니다.

이 로봇은 7월에 Computers and Electronics in Agriculture에 게재된 연구에서 자세히 소개되었으며, 기계적인 잎 조작 대신 공기 흐름을 활용한 로봇 딸기 수확의 최초 야외 현장 규모 시연을 보여줍니다. 이 시스템은 인공지능 비전 기술과 부드러운 실리콘 그립퍼, 그리고 관을 통해 일정한 공기 흐름을 불어넣어 잎을 부드럽게 옆으로 옮기는 팬을 결합합니다.

 

혁신으로 노동력 부족 해결하기

딸기 산업이 심각한 노동력 부족에 직면하면서 비용이 증가하고 수확이 제한될 수 있다는 점에서 이 혁신이 등장했습니다. Technology Networks에 따르면, 200억 달러 규모의 딸기 시장은 앞으로 10년 동안 연평균 6% 성장할 것으로 예상되어 자동화 솔루션이 점점 더 중요해지고 있습니다.

연구 팀은 WSU에서 박사 학위를 마친 후 덴마크의 오르후스 대학교에 합류한 Zixuan He가 이끌었으며, WSU에서 근무하다 현재는 코넬 대학교에 있는 Manoj Karkee, 그리고 WSU의 정밀 및 자동화 농업 시스템 센터의 전임 교수이자 전임 이사인 Qin Zhang도 포함되어 있습니다.

 

기술적 성과 및 결과

실험실 및 현장 실험 결과, 수확기는 평균적으로 80%의 정확도로 딸기를 올바르게 감지했으며, 딸기가 숨겨져 있는지를 93%의 정확도로 분류했습니다. 공기 시스템은 효율성에 있어 매우 중요한 역할을 했습니다. 팬이 없을 때 로봇은 익은 과일의 58%를 수확했지만, 팬 시스템을 사용할 경우 수확률이 74%로 향상되었습니다.

이 로봇은 색상과 깊이 이미지를 모두 포착하는 3D 카메라 시스템을 사용합니다. "과일의 특성 정보를 깊이 정보와 맞춘 후 머신러닝 모델을 활용해 딸기를 찾아내고, 그 위치를 파악할 수 있습니다," 라고 그는 설명했습니다.

 

상업적 실현 가능성의 도전과제

유망한 결과에도 불구하고, 상업적 배치를 위해서는 여전히 과제가 남아 있습니다. 현재 이 시스템은 팬 시스템을 사용하여 딸기를 식별하고 수확하는 데 평균 20초가 걸리며, 현장에서의 실용성을 위해서는 속도 개선이 필요함을 나타냅니다.

그는 이러한 기술이 가까운 미래에 인간 노동자를 완전히 대체할 가능성은 낮다고 언급했습니다. "지금으로서는 수작업을 완전히 대체하지는 못하지만, 현장에 충분한 인력이 없을 때 매우 유망한 보조 수단이 될 수 있습니다,"라고 그는 말했습니다.

팬 시스템 기술은 딸기뿐만 아니라, 포도와 같이 가려짐 문제를 겪는 다른 농작물에도 적용되어 그 농업적 활용 범위를 확장시킬 수 있을 가능성이 있습니다.

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앱 리서치 회사 와이즈앱의 발표에 따르면 한국 ChatGPT 사용자수가 월 2천만명을 넘어섰다고 한다.사용자 층을 세부적으로 살펴보면 20대가 24.2%, 30대가 22.0%, 40대가 22.4%로 도합 68.6%를 차지해 가장 높은 비중을 보였다. 청년 세대가 생성형 AI 기술을 가장 활발하게 수용하고 활용하는 연령대임이 명확히 드러난 셈이다.그 뒤를 이어 20세 미만이 13.6%, 50대가 12.6%, 60세 이상이 5.2% 순으로 나타나 중장년층과 청소년층에서도 꾸준한 이용 흐름이 관찰됐다. 성별 사용자 비율은 남성 50.1%, 여성 49.9%로 거의 차이가 없어 성별에 관계없이 고르게 사용되는 것으로 분석됐다.
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09.02 등록
(퍼플렉시티로 기사 내용을 요약함)## AI의 물 사용 구조AI 시스템은 답변 한 번당 상당한 양의 **물**을 소비합니다. 대표적으로 GPT-3 기준, 짧은 대화 한 번에 약 500ml의 물이 사용됩니다[1]. 이는 데이터센터의 서버 냉각과 전기를 생산하는 발전소에서 소비되는 물 모두를 합산한 수치입니다.- 첫 번째 흐름: 서버 냉각을 위한 현장 내 물 사용- 두 번째 흐름: 전기 생산 발전소에서의 물 사용[1]## 위치, 기후, 시간의 효과데이터센터의 위치와 기후에 따라 **물 사용량**이 크게 달라집니다. 예를 들어, 시원하고 습한 아일랜드의 센터는 외부공기 냉각을 주로 사용해 물 사용이 적으며, 반면 뜨겁고 건조한 애리조나에서는 증발 냉각이 많이 적용되어 대량의 물이 소모됩니다[1]. 계절과 주야에 따라 냉각 효율과 물 소모도 변화합니다.## 새로운 냉각 기술- 서버를 비전도성 액체에 담그는 침수 냉각(immersion cooling)- 마이크로소프트의 물 비사용 냉각 설계(특수 액체 순환식 등)[1]이런 기술들은 아직 도입 단계이거나 비용, 유지보수, 기존 센터 전환의 어려움으로 널리 쓰이지 않습니다.## AI 물 발자국 계산법1. 신뢰할 만한 출처에서 모델별 전력 소모량(Wh)을 찾는다.2. 전력 1Wh 당 물 사용량(1.3~2.0ml/Wh 범위 추정치)을 적용한다.3. 두 수치를 곱한다[1].예시: GPT-5의 150~200자 응답은 19.3Wh, GPT-4o는 1.75Wh.- 보수적으로 2ml/Wh 적용 시- GPT-5: 39ml/응답- GPT-4o: 3.5ml/응답## 전체 규모 및 비교- GPT-4o 처리 기준 하루 약 880만리터, GPT-5는 약 9,750만리터의 물이 소모됩니다.- 이는 미국 일상 생활 물 사용(예: 정원 관수 340억리터/일)에 비해 상대적으로 적지만, 향후 쿨링 효율, AI 설계, 전력 구조 개선에 따라 변동 가능성이 큽니다[1].## 결론 및 대안- AI 시스템의 물 사용량은 데이터센터의 위치, 냉각 방식, 전력 구조, AI 모델의 효율성 등에 따라 크게 달라집니다.- 효율적인 서버, 재생에너지, 친환경 냉각 방식을 도입하면 물 소모를 최소화할 수 있습니다.
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09.02 등록
AI 스크리닝 도구가 1만 5,000개 이상의 오픈 액세스 학술지를 분석하여 1,000개가 넘는 잠재적으로 문제가 있는 학술지를 찾아냈습니다. 이 도구는 논문 게재료를 받으면서도 제대로 된 동료 심사나 품질 검증을 거치지 않는 '문제성 오픈 액세스 학술지'를 식별합니다.이 도구가 찾아낸 학술지들은 기존의 어떤 감시 목록에도 없던 것들이며, 심지어 일부는 유명 출판사의 소유인 경우도 있습니다. 이 학술지들은 수십만 건의 논문을 출판했으며 수백만 번 인용되기도 했습니다. 연구에 참여한 대니얼 아쿠냐 박사는 AI가 완벽하지 않으므로 최종 결정은 전문가의 검토를 거쳐야 한다고 강조했습니다.이 AI 도구는 학술지 웹사이트와 논문 정보를 분석해 수상한 징후들을 포착합니다. 예를 들어, 논문 게재까지 걸리는 짧은 시간, 높은 자기 인용률, 편집위원들의 소속 기관, 그리고 라이선스 및 수수료 공개 여부 등을 검사합니다.오픈 액세스 학술지 디렉터리(DOAJ)의 편집 품질 담당자인 셔인 셴은 문제성 학술지의 수가 늘고 있으며 수법도 점점 더 교묘해지고 있다고 말했습니다. DOAJ는 주로 수동으로 학술지를 검토하는데, AI 도구가 이러한 검토 과정을 신속하게 할 수 있을 것으로 기대됩니다.하지만 AI 도구는 여전히 오탐(잘못된 분류)의 위험이 있습니다. 연구팀의 실험 결과, AI가 문제성 학술지를 놓치는 경우도 있었고, 반대로 정상적인 학술지를 문제성으로 오인하는 경우도 있었습니다. 또한, 셴은 비영어권 학술지나 재정 지원이 부족한 기관의 편집자들에게 불이익을 줄 수 있다는 편향성 문제를 제기했습니다. 그럼에도 불구하고, AI가 방대한 양의 검토 작업을 보조하는 유용한 역할을 할 수 있다고 평가했습니다.
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09.02 등록
임페리얼 칼리지 런던(Imperial College London) 연구진이 개발한 AI 청진기가 심부전, 심장 판막 질환, 심방세동과 같은 세 가지 심장 질환을 단 몇 초 만에 감지할 수 있는 것으로 나타났습니다. 1816년에 발명된 기존 청진기를 21세기에 맞게 업그레이드한 이 기술은 인간의 귀로는 포착하기 어려운 미세한 심장 박동과 혈류의 차이를 분석합니다.이 장치는 환자의 가슴에 부착해 심장의 전기 신호를 기록하는 심전도(ECG)와 심장 혈류음을 동시에 측정합니다. 이렇게 수집된 정보는 클라우드로 전송되어 AI가 분석한 후 스마트폰으로 결과를 알려줍니다.영국심장재단(BHF)의 소냐 바부-나라얀 박사는 이 기술이 심장 질환 조기 진단에 큰 도움이 될 것이라고 강조했습니다. 현재 심부전 환자는 응급 상황이 되어서야 병원을 찾는 경우가 많지만, AI 청진기를 사용하면 일반 의원에서도 문제를 조기에 발견하고 환자가 적절한 치료를 받을 수 있도록 도울 수 있습니다.실제로 런던 200여 곳의 일반 의원을 대상으로 한 임상 시험 결과, AI 청진기를 사용한 환자 그룹은 그렇지 않은 그룹보다 심부전, 심방세동, 심장 판막 질환이 각각 2.33배, 3.45배, 1.92배 더 많이 진단된 것으로 나타났습니다.연구진은 AI 청진기가 의사들이 더 쉽고 빠르게 심장 질환을 찾아낼 수 있게 함으로써, 많은 환자들이 더 나은 치료를 받을 수 있는 "획기적인 전환점"이 될 것으로 기대하고 있습니다.
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09.02 등록
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