"고단백 미세조류 기후에 맞게 키우는 AI 알고리즘 개발" 작성일 08-13 31 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">UNIST·인도네시아대 연구…7개 조건 자동 조절해 '스피룰리나' 배양</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="Gp84cgZv1h"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="75c4e1f41d364a69829805f440c9ddfca67af5a81a04bf2790de99fe116c50e8" dmcf-pid="HOZXfbkLXC" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="연구진 모습 UNIST 임한권 교수(왼쪽)와 아흐마드 샤우키 연구원 [울산과학기술원 제공. 재판매 및 DB 금지]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/yonhap/20260813114141692kaah.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="WBrw1GQ9GS" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/yonhap/20260813114141692kaah.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 연구진 모습 UNIST 임한권 교수(왼쪽)와 아흐마드 샤우키 연구원 [울산과학기술원 제공. 재판매 및 DB 금지] </figcaption> </figure> <p contents-hash="392ba5d5d9b867d2338e26accc01fd923f41374bdf5b20c83b7cf5c28d58f44e" dmcf-pid="XI5Z4KEotI" dmcf-ptype="general">(울산=연합뉴스) 김용태 기자 = 차세대 고단백 식품 원료인 미세조류 '스피룰리나'를 다양한 기후에서 키울 수 있도록 배양 조건을 자동으로 조절하는 인공지능(AI) 알고리즘이 나왔다.</p> <p contents-hash="edabd8681afd46f07d47650422db26ae4d8bd8a699c4fb0ac838ea8c152544ae" dmcf-pid="ZC1589DgHO" dmcf-ptype="general">13일 울산과학기술원(UNIST)은 탄소중립대학원 임한권 교수팀이 인도네시아대학교(University of Indonesia) 리에즈카 안디카(Riezqa Andika) 교수팀과 함께 다중 에이전트 강화학습 기반 스피룰리나 배양 AI 제어 알고리즘을 개발했다고 밝혔다.</p> <p contents-hash="ced8e0697494609a9461892ac402b633f7fb4c2a8cc6de5d5758b2b1b0db13d1" dmcf-pid="5ht162waHs" dmcf-ptype="general">연구팀에 따르면 스피룰리나는 단백질 함량이 60%에 이르고, 필수아미노산과 비타민, 무기질이 풍부한 미세조류다. 건강식품과 대체 단백질 원료로 주목받고 있다.</p> <p contents-hash="70bb55322f9c95df3b0bb4600bf473448c6dfb94c58f23df5f4346b932415e63" dmcf-pid="1lFtPVrN5m" dmcf-ptype="general">하지만 채산성을 맞추기는 까다롭다.</p> <p contents-hash="5cfe536d8bd4ef7652e972629e7eac17be6127e8f17f20aa65d7eaa9b659ff9a" dmcf-pid="tS3FQfmjZr" dmcf-ptype="general">생산량을 늘리면서 조명과 냉난방에 쓰는 에너지는 줄여야 하는데 지역과 계절에 따라 기온과 햇빛양이 크게 달라지는 데다, 빛과 온도, 영양분, 이산화탄소, 산성도 등 생육 조건이 서로 영향을 주기 때문이다.</p> <p contents-hash="01510587aca73fd113c175d72d032c936b930adb9dadcdf911fc54aaeebbe28f" dmcf-pid="Fv03x4sAYw" dmcf-ptype="general">이산화탄소를 많이 공급하면 배양액이 산성화돼 광합성과 생장이 저해될 수 있고, 인공조명을 강하게 켜면 광합성에는 도움이 되지만 전력 사용량이 늘어난다.</p> <p contents-hash="9d9dfeae8a7251789abb7131e22f6896441c4a22e61f1c35abb12a4f057665cb" dmcf-pid="3Tp0M8OcXD" dmcf-ptype="general">연구팀이 개발한 알고리즘은 빛, 온도, 영양분, 이산화탄소, 산성도를 각각 담당하는 5개의 AI가 배양 상태와 기후에 맞춰 조명 밝기와 냉난방 출력, 각 물질 투입량을 조절해 스피룰리나 생장은 높이고 에너지 사용량은 줄일 수 있다.</p> <p contents-hash="31cba3b6a953d8a076d96625ae02527a536fd55a5a560a8f7e509b13871916e5" dmcf-pid="0yUpR6Ik1E" dmcf-ptype="general">연구팀은 빛, 온도, 산성도, 영양분, 이산화탄소·산소 농도, 스피룰리나 양 등 7가지 조건에 따라 생장과 배양 상태가 어떻게 달라지는지를 계산하는 가상의 배양 환경을 만든 뒤, 5개의 AI를 강화학습시켜 알고리즘을 만들었다.</p> <p contents-hash="faf25b57aab411dad6f545a69012176b216a7664de2b2d530bf6db67803b2bf8" dmcf-pid="pWuUePCE5k" dmcf-ptype="general">강화학습은 AI가 각 선택 결과에 따라 점수를 받고, 더 나은 방법을 익히는 학습 방식이다. 이를테면 스피룰리나는 많이 자라고 에너지는 적게 쓸수록 높은 점수를 주는 식이다.</p> <p contents-hash="25e838dd55b2ffc2f38b44287130e87ef169a916690d015cb5ba207418874ce6" dmcf-pid="UY7udQhDHc" dmcf-ptype="general">이를 활용하면 여러 조건이 서로 영향을 주고, 조절 효과가 시차를 두고 나타나는 복잡한 상황에서도 배양 상태에 맞춰 각 조건을 유연하게 조절할 수 있게 된다.</p> <p contents-hash="66c4fb07a2dd9cbd471df3a7684c030edea77e95b221e25db1c47b2a600bc5fe" dmcf-pid="uPNayh9UXA" dmcf-ptype="general">연구팀은 서로 다른 기후를 대표하는 8개 도시 사계절 기상 자료를 입력해 해당 알고리즘을 평가했다.</p> <p contents-hash="1c989b9698fde94d569a037083bceb56426b6beffeb0535def625affecf9670c" dmcf-pid="7QjNWl2uZj" dmcf-ptype="general">그 결과 스피룰리나 농도가 기존 방식보다 59시간 먼저 수확 기준에 도달했다. 또 건조 스피룰리나 1㎏을 생산하는 데 필요한 에너지는 평균 14% 줄었다. 계절별 기온 변화가 큰 울산에서는 최대 20% 절감되는 것으로 나타났다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c9cd60ec14fc7354ce54a5a512f72146cdf7b3bb1448dafb5f35043ff6399955" dmcf-pid="zxAjYSV7ZN" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="연구 그림 다중 에이전트 강화학습 기반 스피루리나 배양 제어 구조와 평가 지역. [울산과학기술원 제공. 재판매 및 DB 금지]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/yonhap/20260813114141868rkhm.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="YKt162waGl" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/yonhap/20260813114141868rkhm.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 연구 그림 다중 에이전트 강화학습 기반 스피루리나 배양 제어 구조와 평가 지역. [울산과학기술원 제공. 재판매 및 DB 금지] </figcaption> </figure> <p contents-hash="91ec68d8d5fa472b7f94879aa35b5856806128c04cf5682d8e089641a87f74d4" dmcf-pid="qMcAGvfzXa" dmcf-ptype="general">제1저자인 아흐마드 샤우키(Ahmad Syauqi) 연구원은 "AI로 미세조류를 더 빨리 키우는 데서 나아가 기후가 달라도 에너지는 덜 쓰고 이산화탄소는 더 흡수하도록 배양함으로써 생산성과 지속 가능성을 함께 높이는 방법을 마련했다는 데 의미가 있다"고 말했다.</p> <p contents-hash="093c9f6134dc20465e88b710d45e0c318f1a0f7eec7ec18e380eeee85127c088" dmcf-pid="BRkcHT4q5g" dmcf-ptype="general">임한권 교수는 "가상 환경에서 성능을 확인한 단계인 만큼 앞으로 센서와 제어 장치를 갖춘 실제 배양 시설에서 검증해 농수산업 현장에서 쓸 수 있는 기술로 발전시킬 계획"이라고 말했다.</p> <p contents-hash="b4515437396f9dae4f1c411e29b9651e1c69b0d50c05cb180cda46678b00e8a1" dmcf-pid="beEkXy8B5o" dmcf-ptype="general">UNIST 탄소중립융합원연구사업과 한국연구재단·과학기술정보통신부 지원을 받은 이번 연구는 농업공학 분야 국제 학술지 '생물자원 기술'(Bioresource Technology)에 지난 6월 19일 온라인으로 출판됐다.</p> <p contents-hash="f04d9bae168e8b94895b93d4b5c2c8252314087866cb6b0ede9a17fb283eb105" dmcf-pid="KdDEZW6bHL" dmcf-ptype="general">yongtae@yna.co.kr</p> <p contents-hash="ad4c38e718c3b208eddcedb4c19b3ef5c2aeb143b278b6b5d4e5b302c8d86b01" dmcf-pid="2irw1GQ9Xi" dmcf-ptype="general">▶제보는 카톡 okjebo</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 연합뉴스. 무단전재 -재배포, AI 학습 및 활용 금지</p> 관련자료 이전 ‘과학군사령관’ 이광형 前총장, 국방대 명예 군사학박사 08-13 다음 업스테이지 솔라 프로 4 써보니··· '높은 가격 경쟁력에 프로그램 코딩·문서 가공 강점' 08-13 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
