연구진은 작물의 품질과 양을 더 정확하게 예측하기 위해 날씨, 관리 방법, 작물 수확량 등으로 구성된 데이터 세트를 조사함으로써 호주의 농업 성과를 더 명확하게 알 수 있다고 전했다.
토마스 비숍 부교수가 이끄는 연구팀은 머신러닝과 빅데이터를 도입하면 호주의 식량 생산을 늘리고 비료를 과용하지 않음으로써 수질이나 토양 오염을 방지할 수 있다고 전했다.
예를 들어 앞서 언급한 데이터 세트는 주요 수질 오염원인 화학 비료의 유출을 늘리지 않으면서도 곡물의 품질과 생산량을 극대화하기 위해 비료를 적용하는 방법 등을 알아내는 데 도움이 될 것이다.
비숍은 호주의 화학 회사인 CSBP가 비료를 지원할 것이라고 말했다. CSBP에는 매년 2만 개 이상의 식물 샘플과 6만 개 이상의 토양 샘플을 분석할 수 있는 규모의 실험실이 있기 때문에 엄청난 규모의 데이터를 분석할 수 있다.
연구진이 추정한 바에 따르면 호주의 농장은 호주 내에서 소비되는 음식의 약 90%를 생산 및 공급한다.
■ 보안 사건사고 제보 하기
★정보보안 대표 미디어 데일리시큐 / Dailysecu, Korea's leading security media!★
저작권자 © 데일리시큐 무단전재 및 재배포 금지