토마토 수확 로봇, 이제 가상농장서 '실전 훈련'

농작물 수확 로봇을 훈련시키는 가상 농장이 일본에서 개발됐다. 이는 인공지능(AI) 학습에 필요한 데이터 수집의 어려움을 해결할 돌파구가 될 전망이다.

오사카 메트로폴리탄대 연구팀은 실제와 흡사한 가상의 토마토 농장을 만들어 AI 학습 데이터를 자동으로 생성하는 기술을 개발했다고 국제학술지 '스마트 농업 기술'(Smart Agricultural Technology)에 발표했다.

현재 농업용 로봇은 작물의 위치를 파악하고 익었는지 판단하는 데 AI를 활용한다. 하지만 AI를 훈련시키려면 실제 농장에서 촬영한 수많은 이미지를 수집하고, 사람이 일일이 작물의 위치와 숙성도를 표시해야 해 시간과 비용이 많이 들었다.

연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 실제 농업용 로봇이 촬영한 카메라 데이터를 기반으로 가상 농업 환경을 구축했다. 특히 최신 3D 복원 기술인 '3D 가우시안 스플래팅'과 언리얼 엔진 5 소프트웨어를 활용했다. 이를 통해 잎이 토마토를 가리거나, 시시각각 변하는 조명, 그림자 등 현실 농장의 복잡한 환경을 정교하게 재현했다.

이렇게 만들어진 가상 농장은 이미지 속 토마토의 위치와 숙성도 정보를 자동으로 생성한다. 이 데이터는 AI 객체 탐지 훈련에 널리 쓰이는 '욜로'(YOLO) 형식으로 자동 변환돼 바로 학습에 사용할 수 있다.

연구팀이 가상 데이터로 훈련한 AI 모델은 실제 토마토 이미지에서도 효과적으로 작물을 감지하는 것으로 나타났다.

연구를 이끈 후지나가 타쿠야 연구원은 "빛 조건, 토마토 모양, 데이터 양이 AI 정확도에 미치는 영향을 확인했다"며 "토마토 외 다른 작물에도 이 방법을 적용할 잠재력이 크다"고 밝혔다.