미국식음료·외식2017 – 진행 중

E. & J. 갤로 와이너리

머신러닝 기반 정밀 포도밭 관개

갤로는 정밀 관개로 포도 1파운드당 물 사용량이 20% 줄었다고 밝혔다

성과 확인회사 발표

문제

일률적인 관개로 일부 포도나무에는 물이 넘치고 다른 나무에는 부족했다. 같은 포도밭 구획 안에서도 필요한 물의 양이 달랐다.

갤로와 IBM 리서치는 위성 영상과 토양, 기상 데이터를 쓰는 관개 제어 시스템을 개발했다. 물리 원리를 반영한 머신러닝이 급수 일정을 정했고, 연결된 밸브가 필요한 곳에 물을 공급했다. 캘리포니아 포도밭 6개 구획에 적용했다.

20%갤로에 따른 장비를 갖춘 구획의 포도 1파운드당 물 사용량 감소율회사 발표[1]

보고된 절감량은 포도밭 전체 물 소비량이 아니라 포도 1파운드당 물 사용량 기준이다.

[1]EE Times India2017년 4월 18일

갤로와 IBM은 머신러닝 기반 급수 일정과 국소 급수 제어 시스템을 개발했다. 갤로는 약 250에이커에 이르는 장비 설치 구획 전체에서 포도 1파운드당 물 사용량이 20% 줄었다고 밝혔다.

자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.

등록일 2026년 11월 1일 · 수정일 2026년 11월 1일