"고단백 미세조류 기후에 맞게 키우는 AI 알고리즘 개발"

UNIST·인도네시아대 연구…7개 조건 자동 조절해 '스피룰리나' 배양

연구진 모습 UNIST 임한권 교수(왼쪽)와 아흐마드 샤우키 연구원 [울산과학기술원 제공. 재판매 및 DB 금지]

(울산=연합뉴스) 김용태 기자 = 차세대 고단백 식품 원료인 미세조류 '스피룰리나'를 다양한 기후에서 키울 수 있도록 배양 조건을 자동으로 조절하는 인공지능(AI) 알고리즘이 나왔다.

13일 울산과학기술원(UNIST)은 탄소중립대학원 임한권 교수팀이 인도네시아대학교(University of Indonesia) 리에즈카 안디카(Riezqa Andika) 교수팀과 함께 다중 에이전트 강화학습 기반 스피룰리나 배양 AI 제어 알고리즘을 개발했다고 밝혔다.

연구팀에 따르면 스피룰리나는 단백질 함량이 60%에 이르고, 필수아미노산과 비타민, 무기질이 풍부한 미세조류다. 건강식품과 대체 단백질 원료로 주목받고 있다.

하지만 채산성을 맞추기는 까다롭다.

생산량을 늘리면서 조명과 냉난방에 쓰는 에너지는 줄여야 하는데 지역과 계절에 따라 기온과 햇빛양이 크게 달라지는 데다, 빛과 온도, 영양분, 이산화탄소, 산성도 등 생육 조건이 서로 영향을 주기 때문이다.

이산화탄소를 많이 공급하면 배양액이 산성화돼 광합성과 생장이 저해될 수 있고, 인공조명을 강하게 켜면 광합성에는 도움이 되지만 전력 사용량이 늘어난다.

연구팀이 개발한 알고리즘은 빛, 온도, 영양분, 이산화탄소, 산성도를 각각 담당하는 5개의 AI가 배양 상태와 기후에 맞춰 조명 밝기와 냉난방 출력, 각 물질 투입량을 조절해 스피룰리나 생장은 높이고 에너지 사용량은 줄일 수 있다.

연구팀은 빛, 온도, 산성도, 영양분, 이산화탄소·산소 농도, 스피룰리나 양 등 7가지 조건에 따라 생장과 배양 상태가 어떻게 달라지는지를 계산하는 가상의 배양 환경을 만든 뒤, 5개의 AI를 강화학습시켜 알고리즘을 만들었다.

강화학습은 AI가 각 선택 결과에 따라 점수를 받고, 더 나은 방법을 익히는 학습 방식이다. 이를테면 스피룰리나는 많이 자라고 에너지는 적게 쓸수록 높은 점수를 주는 식이다.

이를 활용하면 여러 조건이 서로 영향을 주고, 조절 효과가 시차를 두고 나타나는 복잡한 상황에서도 배양 상태에 맞춰 각 조건을 유연하게 조절할 수 있게 된다.

연구팀은 서로 다른 기후를 대표하는 8개 도시 사계절 기상 자료를 입력해 해당 알고리즘을 평가했다.

그 결과 스피룰리나 농도가 기존 방식보다 59시간 먼저 수확 기준에 도달했다. 또 건조 스피룰리나 1㎏을 생산하는 데 필요한 에너지는 평균 14% 줄었다. 계절별 기온 변화가 큰 울산에서는 최대 20% 절감되는 것으로 나타났다.

연구 그림 다중 에이전트 강화학습 기반 스피루리나 배양 제어 구조와 평가 지역. [울산과학기술원 제공. 재판매 및 DB 금지]

제1저자인 아흐마드 샤우키(Ahmad Syauqi) 연구원은 "AI로 미세조류를 더 빨리 키우는 데서 나아가 기후가 달라도 에너지는 덜 쓰고 이산화탄소는 더 흡수하도록 배양함으로써 생산성과 지속 가능성을 함께 높이는 방법을 마련했다는 데 의미가 있다"고 말했다.

임한권 교수는 "가상 환경에서 성능을 확인한 단계인 만큼 앞으로 센서와 제어 장치를 갖춘 실제 배양 시설에서 검증해 농수산업 현장에서 쓸 수 있는 기술로 발전시킬 계획"이라고 말했다.

UNIST 탄소중립융합원연구사업과 한국연구재단·과학기술정보통신부 지원을 받은 이번 연구는 농업공학 분야 국제 학술지 '생물자원 기술'(Bioresource Technology)에 지난 6월 19일 온라인으로 출판됐다.

yongtae@yna.co.kr

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