익은 상추 91% 성공률로 식별
38%로 높은 실패율 개선 과제
케임브리지 대학 현장 실험연구 발표

[데일리비즈온 심재율 기자] 케임브리지 대학 공학자들이 개발한 베지봇(Vegebot)은 사람이 수확하기에도 까다로운 양상추(iceberg lettuce)를 수확한다. 베지봇은 상추잎이 복잡하고 까다롭기 때문에 사람의 손이 필요한 작물이다.

그런데 케임브리지 대학 과학자들은 수확할 때가 된 건강한 상추를 구별하는 기계학습 알고리즘을 사용하여 베지봇을 훈련시켰다.

농업 수확은 항상 새로운 기술 발전을 수용해 온 산업 분야 중 하나이다. 밀이나 감자와 같은 작물들은 비교적 기계적으로 대규모로 수확하기 쉽지만, 다른 작물들은 여전히 수확하려면 고된 인간의 노동을 필요로 한다. 예를 들어 오이 같은 야채를 고르는 자동 로봇 시스템을 개발하는 것은 믿을 수 없을 정도로 어려운 일이었다.

상추 따는 베지봇. credit : University of Cambridge
상추 따는 베지봇. (사진=University of Cambridge)

양상추는 지금까지 자동화하기 어렵다고 소문이 난 작물이다. 양상추는 밭에 붙어서 평평하게 자랄 뿐만 아니라, 수확하려면 정확한 지점의 줄기를 잘라야 하기 때문에 로봇에게 아주 지능적인 시각장치가 달려있어야 한다. 게다가 상추밭은 밭 마다 형태가 다 다르다. 

베지봇 연구의 공동저자인 사이먼 버렐(Simon Birrell)은 모든 밭이 다르고, 모든 상추는 다르다"고 말했다.
상추를 수확하는 로봇 개발에서 엔지니어들이 풀어야 할 첫 번째, 그리고 가장 어려운 문제는 복잡한 녹색 들판에서 건강한 상추를 식별하는 방법을 가르치는 일이다.

기계 학습 알고리즘이 개발되었고, 그 다음 로봇 시스템을 훈련시켰다. 처음에는 상추의 사진을 보고 훈련시켰고, 다음에는 실험실에서 실제 상추에 적용했다. 그리고 나서 이 시스템은 다양한 날씨 조건에서 수확하기 위한 상추 모양을 익히기 위해 현장으로 옮겨졌다.

두 번째 도전은 로봇이 판매할 수 있을 정도로 상추 줄기를 적당한 길이로 유지하면서도 정확하게 잘라내는 일이다. 이를 위해서는 절단면이  매끄럽고 올바른 위치에 있도록 칼날 근처에 두 번째 카메라를 설치하여 부드러운 기계손이 상추를 다치지 않도록 잡아주게 해야 한다.

베지봇은 다 익은 상추는 91%의 인상적인 수치로 식별하는데는 성공했다. 그러나 상업적 해결책으로 전환되기 전에 여전히 작업이 필요하다. 특히 38%나 되는 높은 피해율을 보여줬다. 이 피해율에 속하는 상추는 상당량이 슈퍼마켓 기준을 충족하지 못했지만 여전히 먹을 수 있는 양으로 남아 있다는 것을 의미한다.

사람의 손으로 상추 수확하기 credit : UC ANR
사람의 손으로 상추 수확하기 (사진=UC ANR)

극복해야 할 또 다른 장애물은 시스템의 속도인데, 베지봇은 상추 하나를 따는 데 평균 32초가 걸렸다. 이것은 보통 사람이 따는 것 보다 훨씬 느리므로 연구원들은 더 가벼운 자재로 기계를 만들어서 속도를 높여야 한다고 제안했다.

보다 긍정적인 측면에서, 이 시스템은 잠재적으로 음식물 낭비를 줄일 수 있다. 로봇이 밭을 여러 번 지나가면서 익은 것으로 식별되는 특정한 과일과 야채만 골라 먹을 수 있기 때문이다. 

현재 사람에 의한 수확은 일반적으로 한 번만 밭을 지나가면서 익지 않거나 준비되지 않은 과일을 따다가 나중에 폐기한다.

이 연구의 공동저자인 조시 휴즈(Josie Hughes)는 "베지봇이 인간과 경쟁할 수 있을 정도로 속도를 높여야 하지만, 우리는 로봇이 농업기술에서 많은 잠재력을 가지고 있다고 생각한다."고 말했다.

이 연구는 '저널 오브 필드 로보틱스'(Journal of Field Robotics)에 발표됐다. 

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