[TECH meets DESIGN] AI 농업용 로봇으로 농업인력난 해소・지속가능한 농경법 기대돼

[녹색경제신문 = 박진아 유럽 주재기자] 통상 농업은 첨단 신기술을 가장 늦게 도입하는 보수적인 산업 섹터라는 인식이 많다. 

그러나 지난 3년여 전 대중 사용자 대상으로 생성형 인공지능(AI) 챗봇이 론칭된 것을 계기로 글로벌 농경 업계가 AI를 농업 실무에 발 빠르게 도입하고 농업 효율성 향상과 생산성 증대를 꿰하는 첨단 산업으로 급격히 부상하고 있다.

특히 기계 농사를 지어야 하는 대규모 농업 광작이나 인간 농부 건강에 유해한 작업들, 예를 들면, 잡초 제거, 작물 수확, 농지 점검 작업처럼 농사에 대한 지식과 정밀한 수작업이 필요하다. 안타깝게도 농가 인구 고령화와 청년층 농부 인구 감소에 따른 만성적 농업 인력 부족은 현대 농업 섹터가 안고 있는 가장 큰 문제거리다.  

농업은 특히 젊은 신세대 인력 확보에 큰 어려움을 겪고 있다. 육체적으로 고된 직업일 뿐만 아니라 아직도 농학 분야는 첨단 과학 기술 기반 산업이나 미디어 부문에 비해 화려하지 못하고 후지다는 편견도 없지 않다.

그러나 AI로 무장된 미래 농업계는 그동안 글로벌 농업 섹터가 안고 있던 문제점을 상당 부분 해결해 줄 솔루션이 될 것이란 희망이 나온다.

AI 기술 기반 로보틱스는 농업 노동력 부족 문제 해결은 물론 과학적이고 정밀한 농지 현장 상태 파악과 작물 관리를 통한 생산성 증가는 물론 지속 가능한 친환경 농경법 도입에도 확대될 것으로 기대된다.

실제로, 글로벌 대형 농경 업계에서는 이미 자동화 기술이 사용되고 있다. 

예를 들어, 유서 깊은 농기구 제조업체인 존 디어(John Deere)가 2022년 출신한 완전 자율주행 경작기는 AI와 내비 기술에 기반한 무인 경운 및 파종 기계다. 

또, 카번 로보틱스(Carbon Robotics) 사가 개발한 ‚레이저위더(LaserWeeder)‘ 잡초 제거기는 AI 및 컴퓨터 비전을 이용해 잡초를 판별해 내 열 레이저로 목표물을 제거함으로써 환경 오염과 인간 건강을 위협하는 화학 제초제 사용을 획기적으로 줄여주는 친환경 제초 솔루션이다.

그런가하면 이미 우리나라를 비롯해 많은 선진국의 대규모 비닐하우스 농장에서 널리 투입돼있는 로봇 수확기는 작물의 숙성도 및 수확 적기 판별력 90% 이상의 우수성을 입증한 상태여서 이미 전 세계 과일 시장에서 인기 많은 비닐하우스 딸기 매출과 수익 증대에 상용화돼있다.

최근 글로벌 농업 과학 분야에서 주목하는 기술은 농학 자동화다. 농학자(agronomist)는 농작물과 환경 간의 관계를 연구하는 자연 과학자다. 대형 재배 농장 현장을 돌아다니며 작물의 건강 상태를 체크하고 각종 수치 자료를 수집하는 농업 데이터 분석가다.

농학자의 역할은 조만간 로봇 도우미의 도움을 받아 한층 정밀하고 개별적인 식물 작물 관리를 가능케 함으로써 농가의 수확량 증가와 기후・날씨・병충해 등 농사 최적화를 위협하는 불확실성 요인들을 최소화하는 것이다.

미국 출신의 소프트웨어 엔지니어인 케다르 아이어(Kedar Iyer)는 농업용 로봇 스타트업 ‚프루타스 AI(Frutas AI)‘를 창업하고, 농학자의 업무를 도울 작물 정찰 및 데이터 수집을 대신할 4족 로봇개(agronomist robot dog)를 개발해 남미에서 현장 성능 실험에 한창이다.

프루타스 AI가 개발한 ‚로봇 아그로노미스트(Robot Agronomist)‘(가칭)는 군사용 로봇 개로 잘 알려져 있는 로봇 제조업체 보스턴 다이내믹스의 ‚스폿(Spot)‘의 외형과 매우 유사한 4족 로봇이다.

높이 약 150cm 이하의 과수원 작물 — 예를 들어, 포도, 블루베리 등—이 일렬로 심어져 있는 고랑 사이사이와 나무 주변 환경을 꼼꼼히 정찰하고 나무의 성장 패턴, 크기, 이파리와 열매 상태 등에 대한 데이터를 수집해 인간 조종자(농학자 또는 농부)의 개인 모바일 기기로 실시간 전달한다.

로봇 아그로노미스트는 같은 주어진 시간 내에 인간 농부나 농학자 보다 월등히 큰 현장을 빠른 시가 내에 정찰할 수 있을 뿐만 아니라 궂은 날씨로 인해 울퉁불퉁하거나 질척해진 지형 위에서도 이동할 수 있다. 험악한 산악 지형에서 잘 걷도록 진화된 산염소의 걸음걸이 원리를 본떠 디자인한 다리 설계 덕분이다.

로봇 아그로노미스트에 장착된 컴퓨터 비전은 농경지 현장에 있는 모든 작물 상태를 일일이 탐지하는 데 사용된다. 인간 농학자가 수 일에 걸쳐서 직접 현장을 걸어 다니며 육안으로 일일이 관찰하는 실태 조사 업무를 농학 로봇은 몇 분 안에 식물 100개에 대한 상세한 3D 정보를 수집 분석할 수 있다고 한다.

그동안 인간 농학자는 과수원 전체를 다 정찰하지 않고 과수원 일부의 표본 구역을 선정해  관찰된 데이터를 분석하는 표본 일부 관찰적 연구 방식을 사용했다. 결과를 도래시켜 과수원 전체 관리에 적용하는 방식을 사용했다. 

그 같은 과거 농경 방식에 비해 AI 로봇 아그로노미스트는 과수원 현장 내 모든 나무에 대한 정확한 정보에 기반, 위험 요인 최소화・수확량 극대화하고 과수원 비료 절약과 쓰레기 배출량을 대폭 줄이는 등 생태계 개선에도 긍정적일 효과를 낳을 것으란 점에서 친환경 업계의 주목도 받고 있다.

로봇 아그로미스트 농업용 정찰 로봇은 2025년 9월에 남미 칠레의 포도주용 포도 농장에서 첫 성능 실험을 거쳐 작동 오류, 과실 크기・색・균일성 적중력을 90% 이상 개선시켜 현재는 포도 농장 도우미로 투입돼 사용되고 있다.

로봇은 농터로 침투해 인간 농부의 일자리까지도 앗아갈 것이란 말인가? 과수원 정찰 및 관리 로봇의 등장으로 인해서 인간 농부들의 일자리가 사라지는 사태가 벌어지지 않을 것이라고 아이어 푸르타스 AI 최고경영자는 말한다. 

농업 자동화는 계속 진행 중인 점증적 기술 이행을 거듭하고 있다. 현재 농학용 로봇은 그동안 인간 농학자들이 축적해 놓은 방대한 양의 농경 지식과 데이터를 훈련해 실제 성능 타당성 실험을 거쳐야 하는 만큼 현 단계에서 농업 자동화 완성 시기를 예측하는 것은 조심스럽다.

또, 로봇 아그로미스트를 창조한 공학자들이 해결해야 할 기술적 과제 거리와 성능 개선의 여지도 많이 남아있다.

가령, 앞에 커다란 파이프나 나뭇가지가 놓여있는 길에서 장애물을 넘지 못하고 넘어진다거나, 외진 시골이나 깊은 산악 환경의 경우 인터넷 연결망이 원활하지 못해 로봇 아그로미스트는 오프라인 상태로 작업한 후 전지 충전 연결 상태에서만 데이터 전송을 할 수 있는 등 네트워크성 개선도 절실하다.

결론적으로, AI 및 로보틱스 붐 트렌드를 타고 글로벌 농업용 자동화 시장의 미래 성장성은 매우 밝다.

지난 2025년 기준 글로벌 농업용 시장 규모는 170~210억 달러(우리 돈 약 25~31조 여원)였으나, 연간 복합 성장률(CARG) 35.6%를 기록하며 성장을 거듭해 오는 2034년까지 370억 달러(약 55조 원) 규모로 성장할 것으로 예측되고 있다(자료: 마켓앤마케츠, 포춘 비즈니스 인사이트).