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농업은 본질적으로 예측이 어려운 분야지만, FMC는 기술을 활용해 이런 불확실성을 줄이고 있다. 그 일환으로 FMC는 다양한 작물을 재배하는 전 세계 농업인이 해충 방제제, 살균제 등 작물 보호제를 언제 사용해야 최상의 효과를 낼지 판단하도록 돕는 모바일 앱을 지난해 출시했다.

모바일 앱인 ‘아크(Arc)’는 FMC가 지난 2020년 시작한 IT 프로젝트 ‘‘에 기반해 제작됐다. 이는 지난해 기준 6,000명 이상의 활성 사용자가 3,000만 에이커 이상의 농지를 커버하도록 지원했으며, 모시나방류, 목화바구미, 파밤나방 등 해충 45종을 대상으로 25개국의 28개 작물에 적용되고 있다. FMC는 2025년까지 적용 범위를 3,200만 에이커, 해충 56종, 작물 35종으로 확대할 계획이다.

아크 앱은 현장에 설치된 IoT 센서, 해충 트랩, 과거 기상 데이터, 예측 등 여러 데이터를 활용해 개별 농지의 해충 발생 압력을 예측하는 인사이트를 제공한다. FMC는 사용자가 설정한 고유한 생물학적 데이터를 기반으로 해충 발생 시점을 예측하는 ‘GDD+’ 도구도 함께 개발했다고 밝혔다.

FMC의 정밀 농업 디렉터 사라 스털링은 “해충 방제는 많은 농업인에게 큰 과제다. FMC는 방제 조치를 가장 효과적으로 시행할 수 있는 방법에 대한 정보를 제공하고자 한다”라고 설명했다.

이 프로젝트는 자원 활용을 최적화하고 비용을 절감하며 의사결정을 개선함으로써, 지속 가능한 해충 관리와 비즈니스 확장을 지원하는 것을 목표로 한다. FMC는 작물에 대한 인사이트가 농부가 성장 기회를 포착하고 재배 면적 확대를 계획하는 데 도움을 준다고 설명했다.

해당 서비스는 밀, 옥수수, 목화 같은 대규모 곡물 작물은 물론, 사과, 딸기와 같은 과일과 채소 작물에도 적용된다. 앱은 아시아, 아프리카, 중남미 등 여러 국가에서 이용할 수 있다.

전 세계에서 모바일 농업 데이터 활용

스털링은 국가나 지역에 따라 농부들이 앱을 활용하는 방식도 다르다고 설명했다. 특히 아시아 태평양 지역에서는 대부분의 정보를 모바일 데이터에 의존하는 경향이 있다고 분석했다.

그는 “필리핀, 인도네시아 등과 같은 국가에서는 소규모 농가가 많고, 이들은 모바일 중심 환경, 특히 스마트폰을 통해 의사결정을 내리고 있다. 방제제나 비료를 언제 사용하는 것이 효과적인지 정확히 모르는 경우에도, 앱을 통해 정밀 농업 기술을 손쉽게 활용함으로써 보다 나은 결과를 얻고 있다”라고 말했다.

또한 스털링은 대규모 농업 생산이 이뤄지는 국가에서는 이 앱이 지속 가능성 확보를 위한 도구로 더 많이 활용될 수 있으며, 앱이 작물 보호제를 얼마나, 언제 사용해야 가장 적절한지를 안내해 준다고 설명했다.

FMC

그는 “해충 방제제나 작물 보호제를 적절한 시점에 올바르게 사용하는 것이 중요하며, 이는 농약 제품을 책임감 있게 다루는 태도와도 연결된다. 특히 브라질과 같은 지역의 대규모 곡물 재배지에서는 약품을 올바른 시기에 사용하는 것이 곧 지속 가능성과 직결된다”라고 말했다.

고급 식량 생산 분야를 연구하는 가트너(Gartner)의 애널리스트 빌 레이는 “FMC의 ‘아크’는 IT 혁신과 리더십을 인정받아 2025년 娇色导航100 어워드를 수상했다. 이는 새로운 데이터 세트를 농업인에게 제공하는 소수의 모바일 기반 농업 도구 중 하나”라고 평가했다.

레이는 선진국의 경우 이미 현대화된 농업이 광범위하게 확산돼 있어 아크 같은 프로젝트가 가져올 혁신이 제한적일 수 있다고 봤다. 대신 개발도상국에서는 이런 기술이 훨씬 더 큰 효과를 발휘할 수 있다고 분석했다.

그는 “미국과 유럽은 이미 농업 기계화가 고도로 진행돼 있고, 효율성도 매우 높다. 하지만 세계에는 이러한 기술로부터 훨씬 더 큰 혜택을 받을 수 있는 지역이 많고, 그들에게는 상당히 혁신적인 변화가 될 수 있다”라고 설명했다.

레이는 이런 모바일 농업 기술의 핵심은 사용자에게 제공되는 새로운 데이터라고 설명했다. 그는 “AI나 앱은 농부가 스스로 접근하기 어려운 정보를 활용할 수 있다. 예를 들어 작물 가격 예측 같은 정보는 어떤 작물을 심을지 결정하는 데 큰 영향을 줄 수 있지만, 현장에 있는 농부가 실시간으로 알기는 어렵다”라고 말했다.

복잡한 데이터를 활용한 예측

FMC는 확률 기반 예측 모델을 구축하기 위해 해충 발생에 영향을 미칠 수 있는 다양한 데이터 세트를 활용하고 있다. 이 데이터에는 기상 조건, 도로 및 수역과의 거리, 해충 트랩 간 거리 등이 있다. 스털링은 “불과 10마일도 떨어지지 않은 농지 간에도 해충 발생 양상은 크게 달라질 수 있다”라고 말했다.

FMC는 수집한 정보를 바탕으로 수십 개의 복합 변수를 설계해, 작물 생장 시기 동안의 해충 발생 압력을 예측하는 첨단 머신러닝 모델을 구축했다고 밝혔다. 그 결과, 예측 정확도는 90% 이상을 기록했다고 설명했다.

스털링은 디지털 앱이 향후 농업의 핵심 기술로 자리 잡을 것이라고 내다봤다. 그는 “자연 환경과 지리적 요소가 우리의 제품과 상호작용하는 농업 분야에서는 기술적으로 끊임없이 혁신해야 하며, 디지털 솔루션이 농부들의 변화하는 요구 속도에 맞춰 발전해야 한다”라고 말했다.
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