Real Autonomy. Real Impact.

스마트팜을 운영하는 T농장에서는 작물의 생육 환경을 유지하기 위해 온도, 습도, CO₂, 일사량 등 다양한 요소를 관리해야 했습니다. 그러나 냉난방, 환기, 차광, 관수 등 각각 설정된 기준에 따라 작동되면서, 서로 영향을 주는 환경 요소를 통합적으로 관리하는 데 어려움을 겪었습니다.

예를 들어 CO₂ 농도를 낮추기 위해 환기량을 늘리면 온도와 습도가 함께 변해 다른 설비의 설정을 다시 조정해야 했습니다. 이처럼 관리자는 작물의 생육 상태와 외부 기상 조건, 에너지 비용 등을 고려하여 여러 설비의 조건을 반복적으로 조정해야 했습니다.

모다플은 온도, 습도, CO₂, 일사량 등 재배 환경 데이터와 작물의 생육 정보를 통합하였습니다. AI가 작물의 생육 목표와 외부 기상 조건, 에너지 사용량을 종합적으로 분석하여 최적의 운영 방안을 결정하고 이에 따라 냉난방, 환기, 차광, 관수 등 여러 설비의 동작을 통합적으로 조율하도록 하였습니다.

특히 개별 설비의 효율보다 농장 전체의 생육 환경과 에너지 효율을 함께 고려하여 제어 전략을 결정하고, 환경 변화에 따라 설비의 운전 조건을 자동으로 조정할 수 있도록 하였습니다.

관리자가 설비별 설정값을 직접 조정하던 방식에서 벗어나, AI가 작물의 생육 목표에 맞춰 농장 전체의 운영을 통합적으로 최적화할 수 있게 되었습니다.