초지능 AGI가 농업을 혁신하는 방법

저는 1960년대에 할아버지의 농사 이야기를 들으며 자랐습니다. 할아버지는 이른 아침, 지칠 줄 모르는 노동, 땅과의 깊은 유대감에 대해 말씀하셨죠. 우리 가족은 여러 세대에 걸쳐 이 땅을 경작하며 재산뿐 아니라 회복력과 적응력의 유산을 물려주었습니다. 저는 오늘도 이 땅을 걸으며 토양의 건강부터 시장 동향까지 현대 농업의 복잡한 모든 것을 가르쳐줄 수 있는 인공 일반 지능(AGI) 시스템을 꿈꿉니다. 하지만 이러한 비전은 매력적이기도 하지만, 우리가 바라는 것이 무엇인지, 다가올 미래에 어떻게 대비해야 하는지에 대한 의문을 제기하기도 합니다.

농업 환경: 과거와 현재, 위험과 과제

1945년, 농업은 전 세계 노동력의 근간이었습니다. 전 세계 인구의 약 11억 5천만 명에 해당하는 501조 3천억 명 이상이 농업에 종사하고 있었습니다. 미국에서는 인구의 약 161조 3,000억 명이 농업에 종사했습니다. 식량 생산은 노동 집약적이었고, 지역사회는 농업 주기를 중심으로 긴밀하게 연결되어 있었습니다. 농부들은 여러 세대에 걸친 지식에 의존했고, 수확의 성공 여부는 노력만큼이나 경험과 직관에 달려 있었습니다.

오늘날 미국 인구의 21% 미만이 농업에 종사하고 있습니다. 전 세계적으로는 세계 인구가 80억 명으로 급증하는 동안에도 그 수는 약 27%로 감소했습니다. 기계화, 기술 발전, 세계화로 인해 생산성이 향상되어 더 적은 인원으로 그 어느 때보다 많은 식량을 생산할 수 있게 되었습니다. 트랙터가 말을 대체하고, 자동화된 관개가 수작업을 대체했으며, 유전자 변형으로 작물 수확량이 향상되었습니다.

그러나 이러한 발전은 새로운 위험과 도전을 불러왔습니다. 지정학 전략가인 피터 자이한은 탈세계화에 직면한 현대 농업 시스템의 취약성을 강조합니다. 그는 오늘날의 농업은 비료, 연료, 장비와 같은 필수 투입물을 국제 무역에 크게 의존하고 있다고 강조합니다. 질소, 칼륨, 인산염 비료와 같은 주요 성분은 러시아, 벨라루스, 중국과 같이 지정학적으로 불안정한 지역에 집중되어 있습니다.

자이한은 이러한 공급망에 차질이 생기면 전 세계 칼로리 생산량이 최대 3분의 1까지 줄어들 수 있다고 경고합니다. 수입에 의존하는 국가들은 심각한 식량 부족에 직면하여 정치적 불안정과 인도주의적 위기로 이어질 수 있습니다. 기후 변화는 예측할 수 없는 기상 패턴으로 인해 작물 수확량과 물 가용성에 영향을 미치면서 또 다른 복잡성을 더합니다.

노동력 부족과 농촌 인구의 고령화는 또 다른 문제입니다. 젊은 세대가 도시로 이주하면서 농장을 관리할 인력이 줄어들고 있습니다. 코로나19 팬데믹으로 인해 공급망과 노동력 가용성의 취약성이 더욱 드러나면서 배송 지연과 손실이 발생했습니다.

이러한 도전에 직면하면서 질문이 생깁니다: 어떻게 하면 미래를 위해 더 탄력적이고 지속 가능한 농업 시스템을 구축할 수 있을까요? 한 가지 잠재적인 해답은 로봇공학 및 AGI와 같은 첨단 기술을 수용하는 데 있습니다.

로봇공학의 부상: 잠재적 솔루션

최근 몇 년 동안 농업 분야에서 로봇 기술의 도입이 크게 가속화되고 있습니다. 2023년까지 전 세계 작업용 로봇의 재고는 350만 대에 달하며, 그 가치는 1조 4,157억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 이러한 로봇 심기 및 수확부터 작물 건강 및 토양 상태 모니터링까지 다양한 작업을 수행합니다.

인공 지능은 이러한 로봇 시스템을 향상시켜 변화하는 환경에 적응할 수 있게 해주며, 이는 조건이 거의 고정되어 있지 않은 농업 분야에서 매우 중요한 기능입니다. 기업들은 전문 프로그래밍 기술이 없는 사람들도 로봇 공학을 이용할 수 있는 플랫폼에 투자하고 있습니다. AI와 로봇공학의 통합은 노동력 부족과 공급망 혼란을 해결하여 효율성을 높이고 변동성이 큰 글로벌 시장에 대한 의존도를 낮출 수 있는 방법을 제공합니다.

AGI와 그 경제적 의미에 대한 이해

인공 일반 지능은 인간처럼 다양한 업무에 걸쳐 지식을 이해하고, 학습하고, 적용할 수 있는 능력을 갖춘 AI 시스템을 말합니다. 이러한 종류의 지능은 초지능에 비유할 수 있습니다. 특정 기능을 위해 설계된 좁은 의미의 AI와 달리 AGI는 각각의 상황에 대한 명시적인 프로그래밍 없이도 학습을 일반화하고 새로운 상황에 적응할 수 있습니다.

경제학자와 기술자들은 AGI가 산업에 혁명을 일으켜 전례 없는 효율성과 혁신을 가져올 것이라고 예측합니다. 제조, 의료, 금융, 농업은 변화의 정점에 서 있습니다. 그러나 이로 인해 일자리 감소와 경제적 불평등에 대한 우려도 제기되고 있습니다. 보편적 기본소득(UBI)에 대한 논의는 AGI 시스템에 의해 일자리가 자동화될 수 있는 사람들을 지원하기 위한 잠재적 해결책으로 주목받고 있습니다.

농업 분야에서의 AGI의 잠재력: 최근 연구에서 얻은 인사이트

최근의 연구는 AGI가 이러한 문제를 어떻게 해결할 수 있는지에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 논문에서 "농업용 AGI" 의 저자인 구오유 루와 조지아 대학교, 플로리다 대학교 및 기타 기관의 동료들은 농업 부문에서 AGI의 혁신적 잠재력을 탐구합니다.

농업 분야에서의 AGI 활용

이 연구는 AGI가 크게 기여할 수 있는 몇 가지 분야를 강조합니다:

• 이미지 처리: AGI는 첨단 컴퓨터 비전 시스템을 통해 질병 탐지, 해충 식별, 작물 모니터링과 같은 작업을 향상시킬 수 있습니다. 이는 조기 개입과 농작물 손실 감소로 이어집니다.
• 자연어 처리(NLP): AGI 시스템은 농부의 질문에 대한 실시간 답변을 제공하고, 지식 검색을 자동화하며, 대화형 인터페이스를 통해 의사 결정을 지원할 수 있습니다.
• 지식 그래프: AGI는 방대한 양의 농업 데이터를 정리하고 구조화함으로써 복잡한 추론을 지원하고 수확량 예측 및 자원 최적화와 같은 영역에서 의사 결정을 개선할 수 있습니다.
• 로보틱스 통합: AGI가 탑재된 로봇은 제초, 비료, 수확과 같은 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다. 음성 또는 텍스트 명령을 해석하여 농장에서 인간과 로봇의 상호 작용을 향상시킬 수 있습니다.

도전 과제 및 고려 사항

농업 분야에서 AGI를 구현하는 데 장애물이 없는 것은 아닙니다:

• 데이터 요구 사항: AGI 시스템에는 상당한 양의 레이블이 지정된 데이터가 필요하며, 이는 환경과 조건의 가변성으로 인해 확보하기 어려울 수 있습니다.
• 도메인 적응: AGI는 다양한 작물, 지역, 농업 관행에 걸쳐 학습을 일반화해야 하므로 정교한 알고리즘과 모델이 필요합니다.
• 윤리적 및 사회적 영향: 일자리 이동, 데이터 프라이버시, AGI 혜택의 공평한 분배에 대한 우려를 해결해야 합니다.

또 다른 연구, "농업에서의 인공 지능: 혜택, 도전 과제, 그리고 트렌드" 는 책임감 있는 AI 도입의 중요성을 강조합니다. 이 백서는 농부들이 신뢰할 수 있는 투명하고 설명 가능한 AI 모델의 필요성을 강조하고 기술이 지속 가능성 목표에 부합하도록 하는 데 있어 이해관계자의 역할을 강조합니다.

공상: 슈퍼 인텔리전스가 내 농장에서 어떤 모습일까요?

AGI를 농업에 도입하면 자이한과 다른 사람들이 지적한 많은 문제를 해결할 수 있습니다. AGI는 비료 사용을 최적화하여 불안정한 글로벌 공급망에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다. AGI는 정밀 농업을 강화함으로써 농부들이 데이터에 기반한 의사결정을 내릴 수 있도록 도와 수확량과 지속 가능성을 향상시킬 수 있습니다.

AGI와 함께하는 내 농장의 하루

농장에서 일어나서 공동농업정책(CAP) 수입을 받기 위해 필요한 연간 보조금 신청서를 처리하는 것으로 하루를 시작한다고 상상해 보세요. AGI는 서류 작업을 효율적으로 처리하고 규정 준수와 관련된 작업 목록을 생성하며 연중 내내 일정을 잡습니다.

다음으로 AGI는 모든 휴머노이드 로봇과 바퀴 기반 로봇의 동기화 및 업데이트를 확인합니다. 포도밭에서 AGI는 두세 대의 태양열 로봇에 명령을 내려 1.5헥타르에 달하는 우니 블랑 포도의 잡초를 제거합니다. 농약을 사용할 필요가 없습니다. 이 로봇은 포도나무에 곰팡이가 있는지 분석하고, 자율적으로 상호 작용하여 AGI 메인 시스템에 보고합니다. AGI는 분석 결과를 바탕으로 프랑스의 엄격한 유기농 규정을 준수하여 구리 및 기타 유기농 승인 제품을 살포할지 여부를 결정합니다.

그런 다음 AGI는 50헥타르의 알팔파를 심을 계획을 세웁니다. 한 달 전에 자동으로 수행한 토양 분석, 현재 원자재 가격, 날씨 예측을 바탕으로 적합한 작물을 선택합니다. AGI는 종자 구매부터 토양 준비, 파종, 수확, 판매에 이르기까지 종합적인 시나리오를 제시합니다. 심지어 유기농 밀 구매자와의 계약까지 처리합니다.

더 무겁고 스마트한 트랙터에 알팔파 밭을 갈라는 명령을 내립니다. 또한 AGI는 농장의 다른 기계를 수리할 수 있는 휴머노이드 로봇을 감독하여 가동 중단 시간을 최소화합니다. 동시에 분석 드론이 사과 과수원을 조사하여 수확량을 추정하고 최적의 수확 날짜를 예측합니다.

AGI를 일상적인 농장 운영에 원활하게 통합하는 것은 효율성, 지속 가능성, 수익성을 높일 수 있는 잠재력을 보여줍니다.

세 가지 미래 시나리오 살펴보기

이 복잡한 환경을 탐색하기 위해 AGI가 농업에 어떤 영향을 미칠지 보여주는 세 가지 세부 시나리오를 살펴봅시다:

시나리오 1: 공포의 시나리오-농업에 악영향을 끼치는 인공지능

이 디스토피아적 미래에서 AGI는 적절한 감독이나 윤리적 가이드라인 없이 빠르게 발전하고 있습니다. 대규모 농기업이 AGI 기술을 독점하면서 소규모 농부들은 소외되고 있습니다. AGI 시스템은 환경적 지속 가능성보다 단기적 이익을 우선시하여 자원의 과도한 착취로 이어집니다. 토양의 건강이 악화되고 단일 재배가 지배하면서 생물 다양성이 감소합니다.

지정학적 긴장으로 글로벌 공급망이 붕괴되면서 피터 제한의 우려가 현실화되고 있습니다. 수입 비료에 대한 의존도는 심각한 부족 사태로 이어집니다. AGI의 편협한 최적화는 이러한 문제를 더욱 악화시켜 공급 중단에 적응하지 못합니다. 식량 생산량이 급감하여 광범위한 기아와 사회 불안이 야기됩니다. 정부는 효과적으로 대응하기 위해 고군분투하고 농촌 지역 사회는 황폐화됩니다.

일자리 손실 추정치

이 시나리오에서는 급속한 자동화로 인해 농업 분야에서 상당한 일자리 손실이 발생할 수 있습니다. 현재 전 세계 노동력의 약 27%(약 21억 6천만 명)가 농업에 종사하고 있습니다. 일부 전문가들의 예측대로 향후 10~20년 동안 AGI와 로봇공학이 20~50%의 농업 일자리를 대체한다면 전 세계적으로 4억 3,200만 명에서 10억 명 이상의 실직자가 발생할 수 있습니다. 대체 고용 기회의 부족은 빈곤과 불평등을 악화시킬 수 있습니다.

그 결과는 농업을 넘어선다. 농업 노동자들이 일자리를 잃으면서 실업률이 급증하고 경제 침체로 이어집니다. 규제 프레임워크의 부재로 인해 농업 인공지능 시스템이 무분별하게 운영되어 데이터 오용 및 농민의 권리 침해와 같은 윤리적 위반이 발생하고 있습니다. 세대의 지식이 쓸모없어지면서 농가의 문화 유산이 약화되고 있습니다.

시나리오 2: 중간 시나리오-글로벌 변화로 인한 혜택의 불균형

이러한 결과에서 볼 수 있듯이 AGI는 주로 첨단 기술에 투자할 자원이 있는 부유한 국가와 기업에서 그 이점을 실현하고 있습니다. 정밀 농업은 이러한 지역에서 효율성과 지속 가능성을 개선합니다. 그러나 개발도상국과 소규모 농부들은 접근성과 인프라 부족으로 인해 그 혜택을 누리지 못하고 있습니다.

각국이 자급자족에 집중하면서 탈세계화가 심화되고 있습니다. 전 세계적으로 불평등이 심화되고 저개발국에서는 공급망 취약성에 대한 우려가 지속되고 있습니다. 일부 인구는 인공지능으로 향상된 농업의 결실을 누리는 반면, 다른 인구는 식량 불안에 직면해 있습니다. 디지털 격차가 심화되고 소외된 지역의 농촌 공동체는 쇠퇴하고 있습니다.

일자리 손실 추정치

여기서 일자리 대체는 불균등하게 발생합니다. 선진국에서는 향후 15~25년 동안 최대 30%의 농업 일자리(잠재적으로 수백만 명에게 영향을 미칠 수 있음)가 자동화될 수 있습니다. 개발도상국은 인프라 제약으로 인해 도입 속도가 더딜 수 있지만, 투자 부족으로 인해 경쟁력이 저하되어 경제 침체와 간접적인 일자리 손실로 이어질 수 있습니다.

경제적 격차는 국가 내부와 국가 간의 사회적 긴장으로 이어집니다. 고용 기회가 기술 중심 직무로 이동하면서 교육과 훈련을 받지 못한 사람들은 뒤처지게 됩니다. UBI를 구현하려는 노력은 일관성이 없어 일부 지역에서는 구호를 제공하지만 다른 지역에서는 경제적 제약으로 인해 실패하고 있습니다.

시나리오 3: 위대한 시나리오-AGI가 긍정적인 변화를 주도합니다.

가장 낙관적인 비전에서 AGI는 윤리적 고려와 글로벌 협력에 따라 책임감 있게 개발되고 구현됩니다. AGI 기술에 대한 접근은 인프라와 교육에 대한 투자를 통해 민주화됩니다.

AGI는 전 세계의 지속 가능한 농업 관행을 개선합니다. 자원 사용을 최적화하고 토양의 건강을 개선하며 작물의 다양성을 높이는 데 도움이 됩니다. AGI는 비료 생산과 토양 관리를 위한 현지 솔루션을 개발하는 데 도움을 주므로 자이한의 공급망에 대한 우려는 완화됩니다. 전 세계적으로 식량 안보가 개선되고, AGI 시스템 관리 및 유지보수 분야에서 새로운 일자리가 생겨나면서 경제적 기회가 확대됩니다.

일자리 손실 추정치

자동화로 인해 수작업의 필요성이 줄어드는 반면, AGI 시스템을 관리하고 유지보수하는 새로운 역할이 등장합니다. 재교육 프로그램에 중점을 두고 향후 20~30년 동안 일자리 감소는 10~151만 명으로 제한될 수 있습니다. 인력이 고숙련 직종으로 전환되어 실업 위험이 완화될 것입니다.

다음과 같은 연구 "농업에서의 책임감 있는 AI 도입" 는 환경적 지속가능성과 공평한 혜택 분배를 촉진하는 AI 시스템 개발에 이해관계자를 참여시키는 것이 중요하다는 점을 강조합니다. 투명하고 설명 가능한 AI 모델은 농부와 지역사회 간의 신뢰를 증진합니다.

AGI의 통합은 지능형 시스템이 탄소 격리 노력에 기여하는 등 기후 변화 완화와 같은 분야에서 혁신을 이끌어냅니다. AGI는 물 부족 및 자원 분배와 같은 문제를 해결하기 위한 글로벌 협력을 촉진합니다.

농업에서 AGI의 결과

AGI가 농업에 더욱 통합됨에 따라 농업의 미래를 형성할 수 있는 긍정적, 부정적 잠재적 결과를 고려하는 것이 중요합니다.

• 경제 구조조정: AGI는 생산 비용을 크게 절감하고 노동 역학을 변화시켜 농업 경제를 재정의할 수 있습니다. 효율성은 높아지지만 일자리가 사라질 위험이 있습니다. 추정에 따르면 향후 10년에서 30년 동안 101조에서 501조 사이의 농업 일자리가 자동화되어 전 세계적으로 수억 명에게 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 교육과 재교육을 통해 인력을 준비하는 것이 매우 중요해집니다.
  
• 환경 적 영향: AGI는 지속 가능한 관행을 개선하여 폐기물을 줄이고 생물 다양성을 증진할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 반대로 적절한 감독 없이는 지속 가능성보다 수익률에 대한 과도한 최적화로 인해 환경 파괴로 이어질 수 있습니다.
  
• 데이터 프라이버시 및 소유권: AGI 시스템이 방대한 양의 데이터를 수집함에 따라 이 데이터를 누가 소유하고 어떻게 사용하는지에 대한 의문이 생깁니다. 농민의 권리를 보호하고 투명성을 보장하는 것은 오용을 방지하는 데 필수적입니다.
  
• 글로벌 식량 안보: AGI는 생산과 유통을 최적화하여 식량 부족 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 AGI에 대한 접근성이 불평등하다면 전 세계 식량 안보의 불균형을 악화시킬 수 있습니다.
  
• 문화 및 사회 변화: 농부의 역할이 직접 재배하는 것에서 복잡한 AI 시스템을 관리하는 것으로 바뀔 수 있습니다. 이로 인해 전통 지식이 사라지고 농촌 공동체의 사회 구조가 변화할 수 있습니다.
  
• 규제 과제: 혁신과 보호의 균형을 맞추는 정책을 만드는 일은 복잡합니다. 윤리적 AI 사용, 데이터 보호, 공평한 접근과 같은 문제를 해결하기 위해 규제를 발전시켜야 합니다.
  
• 투자 역학: 농업의 생산성이 향상됨에 따라 농지의 가치는 더욱 높아집니다. 빌 게이츠의 농지 매입과 같은 유명한 투자는 농업이 상당한 자본을 끌어들이는 추세를 강조하며, 잠재적으로 토지 소유 패턴과 ROI 고려 사항에 영향을 미칠 수 있습니다.

앞으로 나아갈 길: 혁신과 책임의 균형

훌륭한 시나리오를 향해 나아가기 위해서는 신중한 행동과 협업이 필요합니다.

• AGI의 윤리적 개발: 강력한 가이드라인을 수립하면 AGI 시스템이 투명하고 책임감 있게 운영되며 인간의 가치에 부합하도록 보장할 수 있습니다. 여기에는 오용을 방지하고 데이터 프라이버시를 보호하는 것이 포함됩니다.
  
• 교육 및 인프라에 대한 투자: 전 세계 농부들에게 AGI 기술에 대한 접근성과 이를 효과적으로 사용할 수 있는 교육을 제공함으로써 디지털 격차를 해소하고 공평한 혜택을 증진하는 데 도움이 됩니다.
  
• 공급망 복원력 강화: 중요한 농업 투입물에 대한 현지 솔루션을 개발하면 불안정한 국제 시장에 대한 의존도를 줄이고 식량 안보를 강화할 수 있습니다.
  
• 지원 정책 및 규정: 정부는 AGI에 대한 공평한 접근을 촉진하고 독점을 방지하며 지속 가능한 관행을 장려하는 정책을 제정해야 합니다.
  
• 국제 협업: 전 세계적으로 지식과 자원을 공유하면 불균형을 완화하고 기후 변화와 식량 불안과 같은 문제를 해결할 수 있습니다.
  
• 이해관계자 참여 유도: 농부, 기술자, 정책 입안자, 커뮤니티를 AGI 개발 및 구현에 참여시켜 다양한 관점으로 기술을 형성할 수 있도록 합니다.

농지의 중요성에 대한 고찰

농지는 경제적으로뿐만 아니라 문화적, 환경적으로도 여전히 중요한 자산입니다. 인공 지능의 맥락에서 농지에 대한 통제권과 이를 경작하는 기술은 더욱 중요해집니다. 농지에 대한 주목할 만한 투자는 농지의 전략적 중요성과 잠재적 투자 수익에 대한 인식을 나타냅니다.

저와 같은 가족 농부에게는 기회와 도전이 동시에 존재합니다. AGI를 수용하면 운영을 개선하고 농장의 경쟁력을 유지할 수 있습니다. 하지만 대기업에 가려지지 않고 우리의 삶의 방식을 정의하는 가치와 전통을 보존하기 위해서는 신중한 탐색이 필요합니다.

개인적인 성찰

할아버지가 가꾸던 밭에 서 있을 때면 여러 세대에 걸친 지혜와 최첨단 인사이트를 결합하여 농사의 모든 측면을 안내할 수 있는 AGI 시스템을 상상해 봅니다. 이러한 도구의 매력은 부인할 수 없습니다. 하지만 저는 주의가 필요하다는 점을 염두에 두고 있습니다.

우리는 소망하는 바를 조심해야 합니다. 농업 분야에서 인공지능의 잠재력은 무궁무진하지만, 선견지명과 책임감 없이 진행하면 위험도 커집니다. 미래를 준비한다는 것은 혁신을 수용하는 동시에 지역사회와 환경에 필수적인 농업의 요소를 보호하는 것을 의미합니다.

우리가 경작하는 땅은 단순한 땅이 아니라 우리보다 앞서간 사람들의 유산이자 미래 세대에 대한 약속입니다. AGI는 농업을 재편할 준비가 되어 있으며, 우리는 농업의 통합을 신중하게 이끌 기회와 책임이 있습니다.

혁신과 윤리적 고려의 균형을 맞추고, 기술만큼이나 사람에 투자하고, 국경과 분야를 넘어 협업을 촉진함으로써 우리는 더 큰 선을 위해 AGI의 잠재력을 활용할 수 있습니다. 이 여정에는 지혜와 겸손, 그리고 전통과 진보에 대한 깊은 존중이 필요합니다.

저는 기술이 대지와의 관계를 약화시키지 않고 오히려 강화하는 세상을 만들 수 있기를 바라며 그 미래를 준비하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 결국 농업은 단순히 작물을 재배하는 것 이상으로 모든 형태의 생명을 키우는 일이기 때문입니다.

2022년 말부터 저는 야심찬 프로젝트를 진행하고 있습니다, agri1.ai, 처음에는 제 농장의 운영을 간소화하고 개선하기 위해 설계되었습니다. 제 비전이 빠르게 확장되어 지금은 전 세계 수천 명의 농부들을 지원하는 맞춤형 플랫폼으로 발전했습니다. 이 플랫폼은 최첨단 인공 지능을 활용하여 해충 방제 및 토양 분석부터 날씨 기반 의사 결정 및 수확량 최적화에 이르기까지 다양한 농업 과제를 해결합니다.

agri1.ai를 통해 사용자는 답변을 제공할 뿐만 아니라 상호 작용할 때마다 진화하며 지원하는 각 농장의 특정 요구 사항에 대해 학습하는 AI와 상호 작용할 수 있습니다. 개인화된 지원을 위한 채팅 기반 인터페이스, 이미지 분석을 위한 컴퓨터 비전 기능, 실시간 일기 예보 기능까지 갖춘 적응형 시스템입니다. 궁극적으로 agri1.ai의 목표는 방대한 농업 지식과 실용적인 데이터 기반 인사이트를 결합하여 생산성을 지속 가능하게 향상시키는 강력한 도구인 농업용 인공 일반 지능(AGI)으로 나아가는 것입니다.

이 플랫폼은 개별 농가를 지원할 뿐만 아니라 전 세계적으로 농업을 혁신하고 농업의 뿌리에 기술을 더 가까이 가져올 수 있는 잠재력을 가진 AI를 개발하겠다는 저의 약속을 구체화합니다.