일본산업뉴스요약

토마토 재배, 당도와 수량을 설정한 그대로
최적의 조건을 AI가 산출

식품산업기술종합연구기구(이하 농연기구)와 이화학연구소 등은 식물공장에서 토마토의 당도 및 수확량을 사전에 설정한대로 재배할 수 있는 기술을 개발했다. 재배 환경과 유전자 등이 다른 토마토 재배에 대한 대량의 데이터를 인공지능(AI)이 학습해 그 핵심이 되는 요소를 특정하는 기술이다. 최적의 재배 조건을 찾아내는 작업의 효율화를 지원해 생산자의 부담을 줄일 수 있다. 우선은 특정 품종을 대상으로 연내의 실용화를 목표로 한다.

-- 농연기구 등 기술 개발, 식물공장의 작업 효율화 지원 --
이번 시스템은 사전에 원하는 당도 및 수확량 등을 입력해두면, 그 토마토 재배에 적합한 온도와 빛의 양, 수분량 등을 산출. 자동으로 식물공장의 실내 온도와 수분 등이 조절되도록 한다.

지금까지는 토마토의 최적의 재배 환경을 알아내기 위해 수확이 끝날 때마다 실제로 시식해보는 등을 통해 평가해야 했다. 토마토의 대량 생산에 성공한 네덜란드에서는 1평방미터 당 수확량이 55kg 이상이 되기까지 20년이 걸렸다고 한다.

연구팀은 다양한 토마토 재배에 관한 방대한 데이터를 AI가 학습해 당도 및 수확량을 결정하는데 중요한 요소가 되는 유전자와 식물 호르몬 등을 특정. 생물학과 식물생리학의 노하우를 바탕으로 최적의 환경, 핵심이 되는 요소, 토마토의 상태 등의 데이터를 연결해 모델화했다.

이러한 시스템은 수확량을 늘리는 것뿐만 아니라 당도를 높이는 등 소비자의 수요에 맞는 토마토를 재배할 수 있다. 시스템이 제시한 재배 조건으로 1년 간 실증 실험을 한 결과, 당도 5도의 토마토를 1평방미터 당 약 55kg을 수확할 수 있었다. 농림수산성에 따르면 2017년 농가의 토마토 수확량은 1평방미터 당 약 6kg이었으므로 크게 증가된 수치이다.

또한 생산자가 재배 전에 당도와 수확량을 예측할 수 있을 경우, 향후의 수익을 추산하기 쉬워져 농업으로의 신규 진출 및 설비 투자 리스크 등의 판단에 도움이 된다. 농연기구는 클라우드 상에서 시스템을 이용할 수 있도록 해 도입 비용을 낮출 계획이다.

현 단계에서는 농연기구가 개발한 토마토 품종밖에는 시스템을 이용할 수 없지만, 앞으로 다른 품종을 대상으로도 재배의 핵심이 되는 요소를 특정해 시스템에 도입해나갈 계획이다. 오이와 딸기 등 다른 농작물로의 응용도 예상되고 있다.

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