美 오크리지국립연구소, 식물과 토양 모니터링위한 자율로봇 시스템 개발

 

 

미국 에너지부 산하 ‘오크리지국립연구소(ORNL·Oak Ridge National Laboratory)’ 과학자들이 식물, 토양, 환경 간 상호작용을 이해할 수 있는 자율로봇 시스템을 개발했다고 밝혔다. 이 시스템은 필드 모니터링, 샘플링 및 데이터 수집 작업을 수행할 수 있다.

 

바이오에너지 농장에서 바이오매스 생산성과 탄소 저장을 향상시키기 위해서는 탄소가 토양, 식물, 대기 사이를 어떻게 순환하는지에 대한 더 나은 이해가 필요하다. 토양 탄소는 정확하게 측정하는 것이 어렵다. 현재 전 세계적으로 토양에 갇혀 있는 탄소의 양은 수조 톤으로, 대기 중 탄소의 3배 이상에 달하는 것으로 추정된다.

 

테크엑스플로어가 보도에 따르면, ORNL 과학자들은 식물 반응과 토양 탄소를 더 잘 예측하기 위해 식물과 환경을 모니터링하고, 토양을 샘플링하며, 실시간 데이터를 실험실로 전송할 수 있는 자율로봇 시스템을 개발하고 시연했다.

 

연구팀은 이번 시연을 위해 맞춤형 로봇 플랫폼인 ‘스마트 플랜트 F-시리즈(the Sensors, Machine vision, Automation and Robotics for Transforming Plants Field Series)’를 개발했다. 그리고 바이오 연료를 만들기 위한 원료 후보로 포플러 식물을 재배하고 있는 ORNL 스마트(SMART) 농장에서 이 로봇을 성공적으로 시연했다. 이 시스템은 GPS와 라이더 등 내비게이션 기능을 활용해 로봇이 식물을 방해하지 않고 주변을 탐색할 수 있도록 도와준다.

 

우다야 칼루리 ORNL 프로젝트 책임자는 "우리는 토양 위에서 볼수 있는 ‘지상 표현형(식물의 구조와 화학적 특성)’을 특성화하고 있다. 바이오에너지 연구를 통해 수집한 포플러의 지상 표현형은 25만 개가 넘는다. 하지만 지하 표현형은 몇가지에 불과하다. 뿌리-미생물 상호작용과 식물 아래 토양의 탄소, 물, 영양 변화를 특성화하는 것은 쉽지 않다"고 말했다.

 

그는 "이 프로젝트의 목표 중 하나는 실험실과 현장 간의 연결을 원활하게 만드는 것이다. 예를 들어, 특정 좌표에서 자동 샘플링을 수행하고, 지상 데이터와 지하 데이터 간의 비대칭성을 해결하는 것이다. 그런 다음 자율 안내 시스템을 해당 좌표에 자동으로 배포해 식물 생산성과 토양 특성에 관한 샘플을 수집한다“고 말했다.

 

이 프로젝트에 대한 연구팀의 비전은 로봇과 센서를 활용해 바이오에너지 농장이나 자연 생태계 등 지리적으로 분산된 관측 사이트에서 데이터를 자동 수집하고 전송하는 상호 연결된 생태계를 구축하는 것이다. 데이터는 실시간 모델에 정보를 제공하며 엣지, 클라우드 또는 고성능 컴퓨팅터에 전송되어 ‘스마트’ 필드 관리에 정보를 제공할 수 있다.

 

 

 

장길수 ksjang@irobotnews.com

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