카이지 17보로 배우는 마작 - 카이지 27권 - ID=2024-12-01%2Fyqtpum.html
NO.1: 17보 마작
NO.2: 도박 묵시록 카이지 마작
NO.3: 지뢰게임 17보
NO.4: 카이지 17보 애니
NO.5: 카이지 17보로 배우는 마작
NO.6: 카이지 27권
NO.7: 카이지 구출
NO.8: 카이지 마작편 애니
NO.9: 카이지 작가
[인터뷰] 도브 페트마 테벨(Tevel) 최고재무책임자(CFO)
엔비디아 GPU 탑재 AI 로봇으로 자동 수확…한국 협업 계획도 도브 페트마(Dov Fettma) 테벨(TEVEL) 최고재무책임자(CFO) (테벨 제공)
전 세계 농업 시장이 맞닥뜨린 문제는 '일손 부족'이다.과일을 자동 수확하는 기계는 획기적인 대안이 될 것이다.
(서울=뉴스1) 신은빈 기자 = 이스라엘 농업 기계 스타트업 테벨(Tevel)의 도브 페트마(Dov Fettma) 최고재무책임자(CFO)는 현재 농업 시장의 노동력 부족 실태를 언급하며 인공지능(AI) 기술이 대안이 될 수 있다고 진단했다.
테벨은 AI와 컴퓨터 비전(Computer Vision),머신러닝(Machine Learning) 기술을 접목한 세계 최초의 비행 자율 로봇(Flying Autonomous Robots,FAR)을 개발했다.
로봇은 과일의 상태와 성숙도를 실시간으로 분석해 자동으로 수확한다.
AI가 과일 성숙도 탐지…수확률 91%로 급증
페트마 CFO는 7일(한국시간) 뉴스1과의 인터뷰에서 비행 자율 로봇을 현장에 적용했을 때 농업 생산량이 눈에 띄게 증가했다고 강조했다.
그는 "회사를 처음 설립했던 2017년 기계식 로봇 팔을 사용할 때는 수확률이 61%에 그쳤다"면서 "2021년 비행 자율 로봇을 도입하며 수확률은 91%로 급격히 증가했다"고 말했다.
테벨의 비행 자율 로봇은 인간의 뇌와 신체를 잇는 뉴런(신경세포체)의 연결 방식을 모방한다.자극을 감지한 뉴런이 신호를 각 반응기관으로 전달하듯,로봇에 내장된 카메라가 과일을 스캔한 뒤 다양한 기준으로 판단해 수확한다.
10개 이상의 신경망으로 구성된 AI 소프트웨어가 과일과 나뭇가지,잎 등을 감지하고 과일의 색상·크기·질병을 측정한다.수확하기 적당하다고 판단한 과일에는 로봇이 최적의 각도를 계산해 접근한 후 잎을 밀고 회전해서 과일을 분리한다.
그는 "과일이 얼마나 익었는지부터 바람은 얼마나 세게 부는지,과일을 수확할 때 로봇은 얼마나 회전하고 어느 정도의 힘을 가해야 하는지 등 다양한 조건을 AI가 모두 감지하도록 개발했다"며 작동 원리를 설명했다.
과일의 성숙도는 농업 전문가의 조언을 토대로 판단한다.많은 전문가와 업계 학자의 자문을 바탕으로 비행 자율 로봇의 AI 소프트웨어를 학습시킨다.이렇게 학습한 데이터를 기반으로 로봇은 수확 적기에 다다른 과일을 스스로 판단할 수 있다.
로봇에는 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)를 탑재했다.하드웨어(로봇)와 소프트웨어는 모두 테벨이 개발하면서 로봇에 탑재할 GPU는 엔비디아와 협력해 특수 개발하고 있다.
테벨의 비행 자율 로봇(Flying Autonomous Robots,FAR)이 과일을 자동 수확하는 모습 (테벨 공식 유튜브 갈무리)일손 부족한 과수 농가 집중…"韓 시장 발판 삼아 아시아 진출"
테벨은 당분간 자동 수확 기술 적용 대상을 과일로 집중할 계획이다.회사가 중점을 두는 농촌 일손 부족 문제가 가장 두드러지는 분야가 과수 분야이기 때문이다.
페트마 CFO는 "옥수수나 양배추 등 채소와 곡식은 이미 자동 수확 기술이 보편화돼 있다"며 "과일 농사는 아직 기계를 이용한 자동화가 이뤄지지 않아 노동력 부족 문제를 비교적 심하게 겪고 있다"고 설명했다.
이어 "가지치기 기능을 활용한 자율 수확 기능을 추가로 개발하고 있다"며 "이를 통해 아보카도와 바나나,
카지노 빅보스 다니엘코코아 등 대상 과일 품종을 더욱 확대하려고 한다"고 덧붙였다.
도브 페트마(Dov Fettma) 테벨(TEVEL) 최고재무책임자(CFO)가 7일(한국시간) 뉴스1과 화상 인터뷰를 진행하는 모습대신 과일을 최상의 품질로 수확할 수 있도록 기술을 정교화하고 있다.
그는 "비행 자율 로봇은 과일 수확 외에도 수확된 모든 과일의 세부 정보를 실시간으로 보고하는 데이터 에이전트(비서) 역할도 수행한다"며 "각 과일의 정보는 재배자가 볼 수 있도록 클라우드에 업로드돼 실시간 접근할 수 있다"고 말했다.
로봇은 과일을 수확할 때 곰팡이가 있는지,남은 살충제가 있는지,일조량이 과다한지 등을 검사하고 문제가 있으면 수확 바구니가 아닌 땅에 버린다.재배자에게는 경고 메시지를 보낸다.
테벨은 현재 미국,유럽연합(EU),남아메리카 등 각지에서 기술을 상용화하고 있으며 일본 농기계 업체 '쿠보다'(KUBOTA)를 비롯한 여러 글로벌 업체와 협력하고 있다.최근에는 한국 기업과 협업을 통한 아시아 시장 진출을 계획 중이다.
그는 "한국과 이스라엘은 고도의 기술력을 갖췄지만 내수 시장이 작다는 유사점이 있다"며 "한국이 보유한 양질의 기술과 테벨이 협력한다면 중국 등 아시아로 농업 기술 시장을 확장할 수 있을 것"이라고 말했다.
<용어설명>
■ 머신러닝(Machine Learning)
머신러닝은 인간이 명확하게 프로그래밍하지 않아도 컴퓨터가 데이터에서 패턴이나 규칙을 스스로 학습하고 이를 바탕으로 예측·판단하는 인공지능(AI) 한 분야다.
■ 컴퓨터 비전(Computer Vision)
인간의 시각적 인지 능력을 컴퓨터가 모방하는 것으로,이미지나 영상을 인공지능(AI)이 스스로 분석하고 이해할 수 있도록 돕는 기술.
The 100% privacy-safe noise & occupancy solution