[AI 스마트팜] 접근방안

자사는 LLM으로 AI에 접근하여 call center를 대체하고 농가에 고품질의 영농정보를 제공하는 것에 주목하고 시스템을 구성해왔습니다. 그래서 Markup Language 기반의 text llm을 구축하여 서비스를 지원하였고 Multi-modal llm으로 발전해오고있었습니다. LLM에서도 입력자료가 중요한 역할을 하고있다는 사실을 알게되었습니다. LLM 에서 우리는 강화학습으로 확대하여 스마트벌통, 온실정보, 식물생장 데이터를 카테고리별 과 혼합형의 강화학습을 통해 유의마한 결과를 얻을수 있었습니다. 강화학습을 통해 얻은 스마트팜 운영정보를 농가에 LLM을 통해 Multi-Modal로 지원하면 농가가 스마트팜 데이터에 쉽게 접근할수있도록 높은 벽을 낮추고 개별 조건에 맞는 방안을 제시하여 생산성을 높일수 있는 진정한 농가를 위한 서비스로 거듭날수 있을것입니다.

아래는 강화학습을 통한 AI 스마트팜에 대한 구현 절차 및 고려해야할 사항입니다.

구현 절차 및 고려사항

1. 초기 데이터 수집 및 환경 시뮬레이터 구축: 기존 농업 데이터, 기후 데이터를 활용하여 기본적인 환경 모델을 구축합니다. 이는 강화 학습 에이전트의 초기 훈련에 필수적입니다.
2. 강화 학습 에이전트 초기 훈련: 구축된 시뮬레이터 환경에서 에이전트를 훈련시킵니다. 이 단계에서는 다양한 정책을 탐색하며 보상을 최대화하는 방법을 학습합니다.
3. 실제 농장 적용 및 데이터 수집: 시뮬레이터에서 충분히 훈련된 에이전트를 실제 스마트 농장에 적용합니다. 실제 농장에서의 에이전트의 행동과 그 결과 (생산량, 자원 사용량 등)를 지속적으로 수집합니다.
4. 환경 모델 및 에이전트 개선: 실제 농장에서 얻은 데이터를 활용하여 환경 모델을 더욱 정교하게 만들고, 에이전트를 재훈련하여 성능을 지속적으로 개선합니다 (Transfer Learning 또는 Continual Learning).
5. 불확실성 및 외부 요인 반영: 기후 변동성, 병해충 돌발 발생 등 예측 불가능한 요인에 대한 강건성을 확보하기 위해 불확실성을 모델링하거나, 에이전트가 이러한 상황에 유연하게 대처할 수 있도록 설계해야 합니다.
6. 설명 가능성 (Explainability): 강화 학습 모델이 왜 특정 행동을 취했는지 설명할 수 있도록 해석 가능한 모델 (XAI)을 도입하는 것을 고려해야 합니다. 이는 농부들이 모델의 결정을 신뢰하고 받아들이는 데 도움이 됩니다.