미국 농업 AI/ML 적용의 과제와 인식

2050년까지 전 세계 인구가 100억 명을 넘어설 것으로 예상됨에 따라 식량 수요는 최대 100% 증가할 전망입니다. 이러한 증가하는 수요를 충족하기 위해 농업 관리의 적응이 필수적이며, 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기술은 농업 분야가 이러한 요구에 대응하는 데 기여할 수 있습니다. 본 연구는 AI 및 ML 기술의 초기 도입 이해관계자들을 대상으로 사용 패턴, 인식 및 장벽을 조사하기 위해 온라인 설문조사와 후속 인터뷰를 수행했습니다. 129명의 농업 이해관계자를 대상으로 한 온라인 설문조사는 농업 관행에 AI 및 ML 기술을 통합하는 것에 대한 견해를 다루었으며, 10명의 이해관계자와의 개별 심층 인터뷰를 통해 기술 사용 및 AI 기반 도구 채택에 대한 우려를 심층적으로 파악했습니다. 혼합 방법론을 통해 농업 분야에서 AI/ML 기반 기술을 확립하는 데 있어 네 가지 주요 과제가 확인되었습니다. 이들은 (1) 시스템의 시스템(SoS), (2) 아계절-계절(S2S) 기상 예측, (3) 정밀 토양 관리, (4) 정책 및 경제와 관련된 문제들입니다. 각 과제는 최신 문헌의 맥락에서 논의되었습니다. 이 연구는 농업 이해관계자들의 관점을 AI/ML 기반 기술의 잠재력과 농업 부문에서의 개발 방향 논의에 제시합니다. 2021년에 수집된 데이터는 미국 농업에서 AI/ML 사용의 초기 단계에 대한 중요한 기준점을 제공하여, 향후 해당 부문의 인식 및 발전을 비교할 수 있는 기반을 마련합니다.