AI 농업 플랫폼 AIFARMER, 데이터 기반 토마토 재배 최적화 현장

데이터로 완성하는 고품질 토마토 재배의 시작
씨더스가 개발 중인 AIFARMER는 단순한 센서를 넘어, 토마토의 품질과 생산성을 예측하고 농부에게 최적의 재배 가이드를 제공하는 AI 에이전트입니다.
지난 4월, 씨더스 팀은 경남 스마트팜 현장에서AIFARMER 고도화를 위한 데이터 수집 체계 구축 작업을 진행했습니다.
이번 현장은 단순한 테스트가 아니라, 데이터 기반 농업이 실제로 어떻게 구현되는지를 보여주는 중요한 과정이었습니다.
토마토를 ‘입체적으로’ 읽다: RGB-D 카메라 기반 데이터 구축
AIFARMER가 토마토의 상태를 정확히 이해하기 위해서는 무엇보다 ‘눈’ 역할을 하는 카메라 환경이 중요합니다.
현장에서는 RGB-D 카메라를 설치해 거리와 깊이 정보가 포함된 이미지 데이터를 안정적으로 확보할 수 있도록 카메라 위치, 각도, 조명 조건을 세밀하게 조정했습니다.
이를 통해 과실의 크기와 형태, 착과 상태까지 모든 정보를 정량화할 수 있는 데이터 수집 기반이 구축되었습니다.
또한 현장에서 수집된 데이터는 경남 스마트팜에서 대전 씨더스 본사로 자동 전송되며, 실시간 분석이 가능한 데이터 파이프라인도 함께 완성되었습니다.
이제는 현장에 가지 않아도 데이터로 농장을 이해할 수 있는 환경이 마련된 것입니다.

보이지 않는 상태까지 분석하다: SWIR·형광 기반 정밀 분석
겉으로 보기에는 건강해 보이는 토마토도 실제 생리 상태는 다를 수 있습니다.
AIFARMER는 이러한 한계를 넘어 눈에 보이지 않는 식물의 상태까지 데이터로 분석합니다.
엽록소 형광 측정기를 활용해 광합성 활성도와 스트레스 상태를 정량적으로 파악하고,
400~700nm 파장대와1200~1650nm SWIR(단파적외선) 분광 데이터를 통해 잎과 과실의 반사 특성을 수집했습니다.
이러한 데이터는 단순한 기록이 아니라 토마토의 당도, 식감, 품질을 예측하는 핵심 알고리즘의 기반이 됩니다.
즉, AIFARMER는 ‘보이는 것’뿐 아니라 ‘보이지 않는 품질’까지 분석하는 단계로 확장되고 있습니다.


AI와 사람이 함께 만드는 최적의 재배 환경
데이터와 기술이 아무리 정교해도 식물이 자라는 환경이 뒷받침되지 않으면 의미가 없습니다.
현장에서는 실제 재배 작업과 함께AIFARMER의 가이드를 적용하는 과정도 진행되었습니다.
줄기가 엉키지 않도록 방향을 잡고, 빛이 골고루 들어가도록 구조를 정리하며, 통풍을 개선해 병해충 발생 가능성을 낮추는 작업이 이루어졌습니다.
이러한 작업은 단순한 관리가 아니라 데이터의 정확도를 높이기 위한 과정이기도 합니다.
균일한 생육 환경은AI가 더 정밀한 학습을 할 수 있는 기반이 되기 때문입니다.
데이터가 만드는 고품질 토마토 재배의 기준
이번 현장 작업을 통해 AIFARME가 현장에서 어떤 역할을 해야 하는지 더 구체적인 방향을 설정할 수 있게 되었습니다.
경남과 대전을 연결하는 자동 데이터 시스템, 정밀 분광 센서, 그리고 실제 재배 경험이 결합되며 데이터 기반 고품질 재배 체계가 점점 완성되고 있습니다.
이제 토마토 재배는 단순한 경험이 아니라, 데이터로 예측하고 관리하는 영역으로 변화하고 있습니다.
농업의 새로운 기준을 향해
씨더스는 농부의 경험에AI의 정밀한 분석을 더해 누구나 안정적으로 고품질 작물을 생산할 수 있는 환경을 만들고자 합니다.
AIFARMER는 그 변화의 중심에서 데이터와 농업을 연결하는 역할을 하고 있습니다.
앞으로도 씨더스는 현장과 데이터를 연결하는 기술을 통해 농업의 새로운 기준을 만들어가겠습니다.
데이터로 키우는 농업의 시대, AIFARMER의 다음 단계를 함께 지켜봐 주세요.
DATA IS REAL
씨더스는 데이터와 AI로 더 건강한 먹거리를 제안하는 기업입니다.
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