AI를 활용해 쌀알 이미지를 분석해 쌀 품종 순도 판별

쌀 품종을 카메라에 직접 입력하고, 이미지를 업로드하면 AI가 인식하여 쌀 순도를 포함한 해당 쌀 품종의 여러 매개변수에 대한 결과를 제공합니다.

쌀 품종을 기계에 넣어 이미지를 스캔한 다음, AI가 쌀 품종의 매개변수를 식별, 분석하고 결과를 제공할 수 있도록 컴퓨터에 로드합니다. - 사진: CHI QUOC

9월 4일, 칸토시에서 베트남 쌀 산업 협회가 "쌀 품질과 품종 개선을 위한 과학적 솔루션"을 주제로 세미나를 개최했습니다.

워크숍에서 EASYRICE 회사는 인공지능(AI)을 적용하여 쌀 품종을 테스트하는 시스템을 발표했으며, 이 시스템이 태국과 인도에서 성공적으로 테스트되었으며, 정확도가 약 95%에 달하는 뛰어난 장점을 가지고 있다고 밝혔습니다.

이 방법은 벼 씨앗을 스캐너에 직접 넣어 스캔하고, 스캔된 이미지를 AI가 인식, 분석하고 결과를 제공할 수 있도록 컴퓨터로 로드하는 방식으로 이루어집니다. 구현 시간은 인터넷 속도에 따라 다르지만 3~5분이 채 걸리지 않습니다.

메콩 델타 벼 연구소 소장인 Tran Ngoc Thach 박사는 베트남에서 위 기술을 적용하려면 매우 큰 데이터베이스가 필요하다고 말했습니다. 베트남에는 AI가 식별할 수 있는 데이터 입력이 필요한 벼 품종이 수백 가지나 있기 때문입니다.

타치 씨에 따르면, 종자 생산 시설의 내부 검증에 사용되는 기술은 일반적이지만, 쌀 품종의 순도, 청결성 등에 대한 베트남 표준에서 이를 테스트 옵션으로 복제하고 고려하려면 합법성에 주의를 기울여야 합니다.

법적 체계 측면에서, 이 기술이 95%의 정확도를 보인다고 발표되었음에도 불구하고, 우리는 이 기술의 신뢰성을 지속적으로 평가해야 합니다. 그리고 주 정부 기관들이 이 기술을 광범위한 복제를 위해 법적 체계에 포함하도록 설득해야 합니다. 다음으로, 이 기술을 어떻게 공유할지에 대한 전략을 수립해야 합니다. 독점적으로 사용하면 복잡해지기 때문입니다.

"이것은 좋은 방향으로, 종자 생산자와 국가 관리 기관이 종자의 순도를 평가하는 데 큰 도움이 될 것입니다."라고 타치 씨는 말했습니다.

메콩 삼각주에서 일반 쌀 품종을 사용하는 비율은 45%에 불과합니다.

베트남 씨앗 무역 협회에 따르면, 이 나라의 연간 벼 재배 면적은 약 720만 헥타르이고, 쌀 품종에 대한 수요는 57만~58만 톤에 이르며, 주로 고품질이고 향기로운 쌀 품종에 중점을 두고 있습니다.

북부에서는 공식적인 종자 생산 시스템(기업, 종자 센터)이 수요의 약 80%(연간 약 65,000~70,000톤의 종자)를 생산하고 충족합니다.

메콩 삼각주의 경우, 공식적인 종자 생산 시스템은 수요의 약 45%(연간 약 18만~20만 톤)만 충족합니다. 또한, 협동조합 시스템을 통해 연간 약 9만~10만 톤의 벼 종자를 생산하며, 나머지는 농민이 자급자족합니다.

치 쿠옥

출처: https://tuoitre.vn/dung-ai-phan-tich-hinh-anh-hat-lua-xac-dinh-duoc-do-thuan-cua-giong-lua-20250904162207626.htm