기후 한계 넘는 ‘미래 식량’ 스피루리나…AI 만나 생산성·탄소감축 다 잡았다

UNIST·인도네시아대 연구팀
강화학습 AI로 배양 조건 최적화
수확 속도 59시간 단축, CO₂ 흡수량 78% 증가

다중 에이전트 강화학습 기반 스피루리나 배양 제어 구조와 평가 지역[UNIST]

기후변화에 따른 식량 안보 위기와 에너지 난을 동시에 해결할 차세대 미세조류 배양 인공지능(AI) 제어 기술이 개발됐다.

대표적 고단백 미래 식량인 스피루리나를 각 지역의 기후 환경에 맞춰 효율적으로 키워내는 기술로, 향후 식량 자급률 제고와 탄소중립 실현을 함께 이끌 핵심 기술로 평가받는다.

UNIST 탄소중립대학원 임한권 교수팀은 인도네시아대학교 리에즈카 안디카 교수팀과 공동으로 다중 에이전트 강화학습 기반의 스피루리나 배양 AI 제어 알고리즘을 개발했다고 13일 밝혔다.

스피루리나는 단백질 함량이 60%에 달하고 필수아미노산과 비타민이 풍부해 차세대 대체 단백질 원료로 각광받아 왔으나, 지역과 계절에 따른 기온 및 일조량 변화로 생산 채산성을 맞추기 까다로웠다.

연구팀은 빛, 온도, 영양분, 이산화탄소, 산성도를 각각 담당하는 5개의 AI를 구축하고, 생장 속도와 에너지 절감을 함께 고려하도록 강화학습시켰다.

이 알고리즘을 사계절 기후가 다른 8개 도시에 적용한 결과, 기존 방식 대비 수확 기준 도달 시간이 59시간 단축됐다. 건조 스피루리나 1㎏ 생산 시 필요한 에너지 사용량도 평균 14%(울산 20%, 베이징 21%) 감소한 반면, 이산화탄소 흡수량은 평균 78% 급증했다.

이 기술이 실용화되어 스피루리나의 고효율 대량 배양이 가능해지면 산업과 실생활 전반에 상당한 파급효과가 기대된다. 생산 단가 절감으로 고품질 식물성 대체육, 단백질 보충제, 친환경 사료의 가격 경쟁력이 크게 높아진다.

또한 기후 변화가 극심한 지역이나 건조지대에서도 실내 스마트팜을 통한 ‘단백질 식량 자급’이 가능해지며, 뛰어난 이산화탄소 포집력을 바탕으로 산업단지 탄소 자원화(CCU) 시설 및 친환경 바이오플라스틱 원료 생산에도 활용될 수 있다.

나아가 장기 우주 탐사 시 산소 공급과 식량 생산을 동시에 해결하는 생명유지장치 역할까지 기대된다.

임한권 교수(좌측)와 아흐마드 샤우키 연구원[UNIST]

임한권 교수는 “가상 환경에서 검증을 마친 만큼, 향후 센서와 제어장치를 갖춘 실제 배양 시설 검증을 거쳐 농수산업 현장에 적용 가능한 기술로 발전시킬 계획”이라고 밝혔다.

이번 연구 결과는 농업공학 분야 학술지 ‘바이오리소스 테크놀로지(Bioresource Technology)’ 온라인판에 게재됐다.