기후 따라 배양 조율하는 스피루리나 AI 개발

울산과학기술원 탄소중립대학원 임한권 교수팀과 인도네시아대학교 리에즈카 안디카 교수팀이 지역과 계절에 따른 기온·일사량 변화에 대응하는 스피루리나 배양 제어 알고리즘을 개발했다. 가상 배양시설을 이용한 평가에서 기존 자동제어 방식보다 수확 기준에 평균 59시간 빨리 도달했고, 건조 스피루리나 1㎏ 생산에 필요한 에너지는 평균 14% 줄었다.

이 알고리즘은 빛, 온도, 영양분, 이산화탄소, 산성도를 맡은 5개 인공지능이 배양 상태와 외부 기후를 함께 분석하는 다중 에이전트 강화학습 구조다. 각 인공지능은 조명 밝기와 냉난방 출력, 물질 투입량을 조율한다. 연구진은 7가지 조건을 계산하는 가상환경을 만들고, 생산량이 많고 에너지 소비가 적을수록 높은 점수를 주는 방식으로 학습을 진행했다.

단백질 함량이 최대 60%인 스피루리나는 필수아미노산과 비타민, 무기질을 함유하고 배양시설에서 빠르게 생산할 수 있다. 그러나 이산화탄소를 과도하게 공급하면 배양액의 산성화로 광합성과 생장이 저해될 수 있고, 인공조명을 밝게 하면 전력 소비가 늘어난다. 여러 조건의 상호작용과 지연 효과 때문에 정해진 기준에 따라 장치를 켜고 끄는 기존 제어만으로 최적 환경을 유지하기는 어렵다.

서로 다른 기후를 대표하는 8개 도시의 사계절 기상자료를 적용한 결과, 에너지 절감률은 울산에서 최대 20%, 베이징에서 21%를 기록했다. 이산화탄소 흡수량은 평균 78% 증가했으며, 투입량 중 스피루리나가 실제 흡수한 비율도 44%에서 49%로 상승했다. 연구진은 센서와 제어장치를 갖춘 실제 배양시설에서 성능을 검증한 뒤 농수산업 현장 활용 가능성을 확인할 계획이다. 연구 결과는 6월 19일 국제학술지 ‘Bioresource Technology’에 온라인 게재됐다.