포도는 정확하게 성숙된 시점에 수확이 되어야 하고 성장 중에 적절한 물 섭취를 해야 원하는 와인의 특성을 갖게 된다. 이같은 매개 변수를 제어하는 것은 복잡하며 비용이 많이 들어 물 수위를 측정하는 압력 챔버를 사용하는 것도 여의치 않다.

발렌시아의 폴리테크닉대학(UPV) 농업로봇연구소(ARL) 책임자인 프란시스코 로비라(Francisco Rovira)는 "포도 재배자와 와인 메이커가 포도의 성장과 성숙주기 동안 정기적으로, 실시간으로 신뢰할 수 있는 정보에 액세스하기가 어렵다”며 “때문에 대다수의 생산자는 최적의 포도원을 만드는데 도움이 되는 데이터를 사용하지 않는다”고 말한다. 이 정보들이 포도원을 관리하고 궁극적으로 생산하는 와인의 품질에 영향을 주는데도 말이다.

'Phys.com'에 따르면 이 결함을 해결하기 위해 UPV가 이끄는 유럽연구컨소시엄은 ‘바인스카우트(VINESCOUT) ’프로젝트를 통해 포도원 모니터링을 위한 자동화된 로봇을 연구하고 있다. 최종 목표는 와인 생산자가 물 가용성, 잎의 온도 및 식물 견고성 등과 같은 포도원의 주요 매개 변수 측정을 돕는 것이다.

거의 2년간의 작업 끝에 연구팀은 지난 8월 말 포르투갈에서 최신의 로봇 프로토타입을 선보였다. 유럽 프로젝트의 코디네이터를 맡고 있는 프란시스코 로비라 교수는 “우리의 로봇은 전통적인 방법에서 허용하는 시간당 20개의 측정에서 시간당 3000개 이상의 데이터로 집중적인 샘플링을 가능하게 한다”고 강조한다. 사용자가 이러한 측정을 위해 별도로 투입할 노력은 없다.

결국 생산자는 물을 공급하는 시스템을 언제 활성화해야 할지, 수확일이 언제일지에 관한 데이터와 포도밭에 가장 생산적인 식물 분포에 관한 아이디어를 얻을 수 있게 된다. 이 연구에는 UPV뿐만 아니라 프랑스 회사 Wall-Ye SARL, 영국의 선댄스 멀티프로세서 테크놀로지(Sundance Multiprocessor Technology Ltd), 포르투게스 사이밍턴 패밀리 에스테이트(Portuguese Symington Family Estates), 스페인의 라 리호아 대학(Universidad de La Rioja)의 텔레비티스(Televitis) 연구그룹이 참여하고 있다.

새로운 프로토타입은 3D와 라이다(LiDAR) 및 초음파 센서를 결합해 자율 항법을 개선시킴으로써 시스템이 보다 견고해졌다. 내장된 인공지능도 개선되어 포도원을 통과하고 행을 변경할 때 보다 정확한 취급을 하게 된다. UPV 농업로봇연구소의 연구원이자 프로젝트 관리자인 베로니카 사이즈(Verónica Saiz)는 "자동항법시스템이 많이 개선되어 차량이 포도원 행을 통해 더 빠르고 안전하게 움직일 수 있다”고 강조한다.

로봇은 밤에도 매핑할 수 있어 작업 용량을 늘릴 수 있다. 이 옵션은 자동 야간 항법 장치로, 올 여름 포르투갈 포도원에서의 현장 테스트되었다. 사이즈는 “로봇이 밤과 낮에 동일하게 작동하고 열 상태의 자동화된 지도를 생성할 수 있음을 확인했다”고 말했다. 또한 로봇에는 다양한 식물 지표를 통해 견고성을 측정하는 다중 스펙트럼 카메라가 포함되어 있으며 외부 외관도 개선되었다.

UPV의 ARL 연구원인 앙드레 쿠엔카(Andrés Cuenca)는 “이제 로봇은 보다 작고 민첩하며 이러한 분야와 같은 적대적인 환경에서 적합하도록 설계됐다”며 “이전 모델과 같이 납 대신 리튬 배터리를 가지고 있어 가볍고 쉽게 교체할 수 있으며 하루 종일 충분한 에너지를 얻는다”고 설명한다.

프란시스코 로비라는 “우리는 이미 적외선 센서와 다중 스펙트럼 카메라를 이용해 로봇이 실시간으로 생성한 최초의 자동화된 온도 및 식물 견고성 지도를 가지고 있다”며 “다음 단계는 이 지도가 수동 방법으로 얻은 지도와 좋은 상관관계가 있는지 확인하는 것”이라고 말했다. 만약 그렇다면 포도나무 생산자와 와인 메이커를 위한 훨씬 효과적이고 실용적인 자동화된 모니터링 시스템을 갖게 된다는 것이다.