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이번 포스트는 2번째인 에이전트 설계에 관한 내용입니다.

에이전트는 정의된 환경 상태를 기반으로 최적의 농업 관리 행동을 결정하는 주체입니다.

• 알고리즘 선택: 농업 환경의 복잡성과 연속적인 상태/행동 공간을 고려할 때, 다음과 같은 알고리즘들이 적합합니다.
  • DQN (Deep Q-Network) 또는 DDQN (Double DQN): 이산적인 행동 공간에 적합하지만, 연속적인 행동을 양자화하여 적용할 수도 있습니다.
  • DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) 또는 TD3 (Twin Delayed DDPG): 연속적인 상태 및 행동 공간에 적합하며, 정밀한 제어가 필요한 농업 환경에 유리합니다.
  • PPO (Proximal Policy Optimization) 또는 SAC (Soft Actor-Critic): 정책 기반 알고리즘으로 안정적인 학습과 탐험 능력이 우수하여 복잡한 환경에 효과적입니다.
• 행동 (Action) 정의: 에이전트가 환경에 대해 취할 수 있는 행동들을 정의합니다. 이는 농업 생산성 증대에 직접적인 영향을 미치는 관리 활동이어야 합니다.
  • 관수량 조절: 하루 또는 특정 시간 동안 공급할 물의 양 (연속적).
  • 비료 종류 및 투입량: NPK (질소, 인산, 칼륨) 비율 및 투입량 (연속적 또는 이산적).
  • 온실 환경 제어: 온도, 습도, CO2 농도 조절 (연속적).
  • 광주기 제어: 보광등 사용 여부 및 시간 (이산적 또는 연속적).
  • 병해충 방제 시점 및 방법: 예방적 살포 또는 특정 시점의 방제 (이산적).

식물 생장 및 기후 데이터를 활용하여 농업 생산성을 극대화하기 위한 강화 학습 방안은 크게 환경 모델링, 강화 학습 에이전트 설계, 보상 함수 정의, 데이터 수집 및 전처리의 네 가지 핵심 요소로 구성됩니다. 각 요소를 단계별로 구체적으로 살펴보겠습니다. 이번 포스트에는 첫번째인 환경모델링입니다.

식물 생장 및 기후 데이터를 활용한 강화 학습 기반 고생산성 달성 방안

식물 생장 및 기후 데이터를 활용하여 농업 생산성을 극대화하기 위한 강화 학습 방안은 크게 환경 모델링, 강화 학습 에이전트 설계, 보상 함수 정의, 데이터 수집 및 전처리의 네 가지 핵심 요소로 구성됩니다. 각 요소를 구체적으로 살펴보겠습니다.

1. 환경 모델링 (Environment Modeling)

강화 학습에서 에이전트가 상호작용할 '환경'을 정확하게 모델링하는 것이 중요합니다. 식물 생장 및 기후 데이터의 경우, 이 환경은 농업 시스템의 동적인 특성을 반영해야 합니다.

• 상태 (State) 정의: 현재 농업 환경의 상태를 나타내는 변수들을 정의합니다. 여기에는 다음과 같은 정보가 포함될 수 있습니다.
  • 식물 생장 지표: 잎 면적 지수 (LAI), 식물 높이, 바이오매스, 엽록소 함량, 개화 시기, 열매 크기 및 개수 등 (센서 데이터, 이미지 분석 통해 획득).
  • 기후 조건: 온도 (평균, 최고, 최저), 습도, 일사량, 강수량, 풍속, CO2 농도 등 (기상 관측소, 농장 내 센서).
  • 토양 조건: 토양 수분 함량, pH, 영양분 함량 (질소, 인, 칼륨 등), 토양 온도 (토양 센서).
  • 농업 관리 활동: 현재까지의 물 공급량, 비료 종류 및 투입량, 병해충 발생 여부, 제초 여부 등.
• 전이 함수 (Transition Function) 또는 시뮬레이터 개발: 특정 상태에서 특정 행동을 취했을 때 다음 상태로 어떻게 변화할지를 예측하는 모델입니다. 이는 물리 기반 모델 (예: 작물 생장 모델) 또는 데이터 기반 모델 (예: 딥러닝 기반 예측 모델)로 구현될 수 있습니다.
  • 장점: 실제 농장에 대한 실험 없이 다양한 시나리오를 가상으로 시뮬레이션하여 강화 학습 에이전트를 효율적으로 훈련할 수 있습니다.
  • 예시: "현재 토양 수분이 부족하고 일사량이 높을 때, 10mm의 물을 공급하면 24시간 후 토양 수분이 얼마가 되고 식물 증산량이 어떻게 변할 것이다"와 같은 예측이 가능해야 합니다.
   

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농가의 관점에서 설계된 인터페이스로 복잡한 기술도 쉽게 활용할 수 있습니다.

로봇을 이용한 농가 일손감소 해결

데이터 수집 (센서, 드론) → 클라우드 저장 및 빅데이터 분석 (AI, 기계학습) → 예측 및 처방 (모바일 앱) → 정밀 농작업 (로봇, 자율주행)으로 이어지는 과정

우리회사에 대한 정보를 우리가 아닌 외부의 시각으로 살펴보았습니다. 그중에서도 영미권의 시각으로 살펴보고 간략한 내용을 녹음해 올려놓습니다.

특히 영어에 익숙한 분들께는 많은 도움이 될수 있을것 같습니다.

코드와 모니터에 틀어박혀있는 우리들. 가끔은 이런 외도도 필요하지 않을까요? 느끼고 즐기며 언제나 즐겁게~ 아뵤~ From : Notebooklm ~^^

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