AI가 키우는 토마토? 스마트팜 속 인공지능 활용 사례 분석

2025년 현재, 인공지능(AI)은 더 이상 공장이나 금융 시스템만의 전유물이 아니다.
이제는 농업 현장, 특히 스마트팜에서 작물의 성장, 건강 상태, 수확 시기까지 판단하는 ‘디지털 농부’로 진화하고 있다.
‘AI가 토마토를 키운다’는 문장은 더 이상 과장이 아닌 현실이며,
이제 농업은 경험보다 데이터를 기반으로 운영되는 산업으로 변화 중이다.

특히 국내외 스마트팜 기업들은 AI 기술을 적극적으로 도입하여
생육 데이터 분석, 자동 급수·조명 제어, 병해충 예측, 생산량 예측 등
사람이 반복해야 했던 농작업을 인공지능이 대체하고 있다.
이번 글에서는 실제로 AI가 작물, 그 중에서도 토마토를 재배하고 있는 국내외 사례를 중심으로,
2025년 스마트팜에서 AI가 어떤 방식으로 활용되고 있으며
그 기술이 농업 생태계에 어떤 영향을 미치고 있는지 4가지 측면에서 살펴본다.

 

생육 데이터 기반 ‘맞춤형 재배 환경’ 설계

토마토는 생육 조건이 예민한 작물로, 온도, 습도, CO₂ 농도, 조도(빛), 토양 상태가
조금만 어긋나도 생장이 크게 저하되거나 병충해에 취약해진다.
AI는 수천 개의 생육 데이터를 기반으로
토마토의 생장 단계별로 ‘최적화된 환경’을 설계하고 실시간으로 조정하는 역할을 한다.

예를 들어, 국내의 한 스마트팜 기업은
토마토 재배 시설 내 20여 개의 센서를 통해
온도, 습도, CO₂, 양액 온도, 뿌리 수분 농도 등을 실시간 수집하고 
수집된 데이터를 AI가 분석해 자동으로 조도, 환기, 급수량, 양액 농도를 조절한다.

이 기술은 특히 숙성도 예측 및 수확 시기 조절에 큰 영향을 준다.
기존에는 숙련된 농부의 눈에 의존해야 했던 수확 타이밍을
AI가 수분 함량, 착색 속도, 기후 조건 등을 바탕으로 “3일 내 수확 최적기”라고 판단해 알림을 준다.
이 덕분에 수확 효율이 20% 이상 상승하고, 상품 불량률은 절반 이하로 줄었다는 실제 사례도 보고되고 있다.

 

병해충 예측과 조기 대응 시스템

AI 기술의 또 다른 핵심은 작물의 병해충 발생을 조기에 예측하고 대응할 수 있다는 점이다.
토마토는 바이러스, 진딧물, 곰팡이균 등에 취약한데,
AI는 잎의 색, 패턴, 성장 속도, 수분 상태 등을 분석해
정상적인 생육 패턴에서 벗어난 경우를 ‘이상 패턴’으로 감지한다.

2025년 현재 사용 중인 AI 모델 중 일부는
딥러닝 기반 영상 분석 모델을 활용하여 토마토 잎의 표면을 주기적으로 촬영하고,
그 이미지를 분석해 곰팡이균 감염 가능성을 85% 이상 정확도로 예측한다.

이러한 시스템은 수확 전 대량 감염을 막고,
화학적 살충제 사용을 최소화할 수 있다는 점에서
친환경 도시농업 및 스마트팜 인증 기준 충족에도 유리하다.

국내에서도 이미 몇몇 지역 농협과 공공 스마트팜 시범단지에서
AI 병해충 예측 시스템을 도입 중이며,
일반 농가 대상으로 기술 확산이 진행 중이다.

 

생산량 예측과 물류 최적화로 이어지는 AI의 확장

AI는 작물 재배뿐 아니라 농산물 유통 전반에도 영향을 주고 있다.
토마토처럼 생산 시기와 품질이 중요한 작물은
출하 타이밍과 물류 계획이 수익성과 직결되는데,
AI는 재배 데이터를 기반으로 1~2주 후 예상 생산량과 수확량을 예측할 수 있다.

이 예측은 농가 입장에서는 수확 인력 계획과 포장 자재 확보,
유통업체 입장에서는 적정 공급량 확보와 유통 차량 배차 등
물류 효율을 획기적으로 높여준다.

예를 들어, 국내 모 스타트업은 AI 기반 농산물 유통 플랫폼을 통해
토마토 생산 농가들과 수요처(마트, 식자재 유통사)를 실시간으로 연결하고 있다.
이 시스템은 “3일 후 20kg 추가 수확 예정” 같은 정보를 자동으로 제공하며
유통 낭비를 최소화하고, 신선도 유지율을 90% 이상으로 끌어올리는 데 성공했다.

이처럼 AI는 재배 현장에서 출하, 유통까지
‘농업 전 과정의 예측과 자동화’를 통해 도시형 농업의 효율성을 극대화하고 있다.

 

AI 도입의 한계와 미래 전망

AI는 확실히 스마트팜에서 효율성과 정확성을 높이는 데 기여하고 있지만,
아직 해결되지 않은 한계도 존재한다.
우선, 데이터의 편중 문제가 있다.
AI가 충분히 학습하려면 다양한 지역, 작물, 환경에서 수집된 빅데이터가 필요한데,
현재는 일부 상업용 대형 농장 중심의 데이터로 편중된 경우가 많다.

또한, 장비 고장이나 통신 장애 시 AI가 정상 작동하지 않으면 즉각 대응이 어려운 점,
그리고 중소형 농가 입장에서 초기 투자 비용이 높다는 점도 한계로 지적된다.

그럼에도 불구하고, 2025년 현재
정부는 AI 스마트팜 보급 확대를 위한 소형 키트 보조금 지원,
교육기관과 연계한 ‘AI 농업 활용 교육과정’을 전국적으로 도입 중이다.
또한, 기업들은 AI 클라우드 농업 플랫폼 구축을 통해
중소 농가도 쉽게 이용할 수 있도록 환경을 개선하고 있다.

결론적으로, AI는 단순히 ‘편리한 농업 기술’이 아니라
생산성과 지속가능성을 동시에 추구하는 도시농업의 필수 요소로 자리잡고 있으며,
앞으로 더욱 정교하고 사용자 친화적인 방향으로 진화할 것이다.

 

AI 농업은 ‘감’이 아닌 ‘데이터’로 키우는 시대의 상징

과거에는 농작물의 상태를 눈으로 보고, 손으로 만져보고, 경험으로 판단했지만
2025년 현재 AI는 센서와 알고리즘으로 그 역할을 대신하고 있다.
특히 토마토처럼 예민하고 관리가 까다로운 작물을 대상으로 한
AI 스마트팜 운영 사례는, 농업이 더 이상 감각의 영역이 아님을 분명히 보여준다.

AI는 병해충을 예측하고, 급수량을 조절하고, 수확 시기를 제시하며
재배부터 유통까지 모든 과정의 자동화를 가능하게 만든다.
이는 도시의 작은 베란다에서도, 대규모 스마트팜 단지에서도
동일한 품질과 안정성을 기대할 수 있는 근거가 된다.

결국 인공지능은 단순한 기술이 아니라
농업의 미래를 지탱하는 핵심 역량이자,
도시와 자연을 연결하는 가장 지능적인 방법이 되고 있다.