스마트팜 기술이 고도화되면서 머신러닝, 딥러닝, 예측 분석 등의 인공지능 기술이 농업 자동 제어에 적용되고 있다. 특히 “AI가 스스로 환경을 분석하고 작물 생장을 예측하며 병해를 감지한다”는 표현은 농업의 미래를 긍정적으로 묘사하는 데 자주 사용된다. 그러나 현실적으로 스마트팜 현장에서 AI가 어떤 방식으로 적용되고 있으며, 얼마나 정확한 판단을 내리는지는 기술 구조와 작물 생리, 데이터 구조에 따라 전혀 다른 결과를 낳는다. AI는 기존 룰 기반 시스템보다 유연한 판단을 할 수 있지만, 여전히 학습 데이터의 질, 알고리즘의 설계, 변수 해석의 정확성에 의존하며, 운영자가 AI를 맹신하거나 작동 구조를 이해하지 못할 경우 제어는 오히려 비효율적으로 작동할 수 있다. 본문에서는 AI 기반 자동 제어 시스..
