농작물은 인간의 식량수급과 직결되는 문제입니다. 농작물의 수확량을 파악하여 그에 맞는 적절할 전략 및 대책 수립하는 것은 농업의 작물관리 측면 뿐만 아니라 국민의 건강과 일상을 지키기 위한 매우 중요한 과제입니다. AI를 통해 과거에 축적해온 여러 변수에 대한 농작물 수확량 데이터를 기반으로 하여 미래의 수확량을 예측할 수 있고 시각화를 통해 작물, 날씨 및 경제 상황에 대한 포괄적인 다차원 분석을 통해 최대한 활용할 수 있도록 합니다.
야외 및 온실 조건에서 해충 및 질병을 관리하기 위한 가장 널리 행해지는 작업은 작물에 농약을 살포하는 것입니다. 이때, 농약의 살포 시점 및 살포량은 작물의 건강한 생육에 영향을 끼칠 뿐 아니라 재정적, 환경적 비용이 발생하므로적절한 시기와 적당량을 예측하여 살포해야합니다. AI 인공지능은 농약 투입이 시간, 장소 혹은 농약에 영향을 주는 농작물의 데이터를 활용하여 농약 살포를 효율적으로 균일하게 살포함으로써 재정적, 환경적 비용을 낮출 수 있습니다.
과거에는 가축의 행동을 관찰을 통해 짐작하여 가축의 상태를 파악하였습니다. 이상징후를 관찰한 후에 문제를 해결하려고 하면 가축의 상태는 이미 악화되었을 수도 있고, 질병 감염 전파가 이미 시작되었을 위험이 있습니다. 현재는 다양한 루트로 가축의 정보를 수집하고 데이터화 하고 있습니다. 이렇게 쌓아온 데이터를 가지고 AI를 활용하면 매일 관찰하지 않아도 보유하고 있는 가축 데이터를 분석하여 가축의 상태를 파악할수 있습니다.
집에서 반려동물과 시간을 보내는 사람들이 많아지고 있습니다. 게다가, 1인가구 증가로 인하여 반려동물을 키우는 가구가 꾸준히 증가하고 있습니다. 그 중에서도 가장 인기가 많은 반려동물은 강아지와 고양이로써, 강아지와 고양이에 대한 정확한 분류 체계를 통해 이해하고, 모니터링하는 것은 필수입니다. 이 때 고품질 데이터로 학습된 인공지능을 이용하면 품종 분류를 더욱 정확하게 할 수 있게 됩니다.
사람의 육안으로 동물과 그 종을 구분하는 것은 당연한 일이지만, 컴퓨터가 이미지 또는 영상 데이터를 보고 동물을 인식하여 결과를 도출한다면 컴퓨터 비전 분야에서 나아가 다양한 산업군에 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 동물 인식의 인식 결과는 동물 및 인간의 부상 및 재산 피해를 유발할 수 있는 동물-차량 충돌을 예방하거나, 동물 분류와 관련된 연구 분야에서 활용될 수 있습니다. AI MARKET 동물 인식 인공지능은 업로드 된 이미지 및 영상 데이터에서 사람, 새, 고양이, 개, 말, 양, 소, 코끼리, 곰, 얼룩말, 기린을 인지하여 종과 위치를 표시합니다.
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