일본 유니시스와 유글레나 두 회사는 IoT 기기 및 인공지능(AI)을 이용해 바이오 연료용 단세포생물 유글레나의 생산량을 예측하는 연구에 돌입했다.

유글레나 조류 에너지 연구소의 옥외 배양조에 센서 및 카메라를 설치해 기후 등의 환경변화가 생산 상황에 미치는 효과 및 영향을 파악한다. 정보를 축적‧분석해 증식과 관련된 모델 패턴을 구축한다. 대량으로 배양할 때 운용비 절감을 목표로 하고 있다.

이 연구는 8월에 시작해 금년 말까지 실시할 예정이다. 배양조의 주변에 설치할 카메라 및 센서로 일사량 및 유글레나의 생육 관리에 필요한 정보를 실시간으로 연구소에 전달되는 구조이다.

이들 정보를 AI가 축적해 생육환경에 최적인 조건을 산출한다. 종래 표준적인 배양기간은 2주간 정도로 예상된다. 이보다 짧게 할 것인지 길게 할 것인지를 AI가 날씨 등을 감안해 판단한다.

지금까지 조류 에너지 연구소는 담당 연구원이 관찰한 유글레나의 생육 상황을 확인하고 있다. AI의 도입으로 정보 취득 및 분석‧관리 시간을 단축하며, 인건비 중심으로 운용비를 절감할 수 있을 것으로도 보인다.

이번 공동연구를 통해 일본 유니시스는 생물의 생산에 관한 데이터를 수집한다. 향후 예측 노하우를 농업분야 등에도 활용할 예정이다. 유글레나는 생산량의 안정화기술을 확립해 유글레나를 활용한 바이오연료의 연구를 가속화한다.

유글레나가 연구를 추진하는 유글레나 등의 조류는 새로운 바이오 연료의 원료로서 주목을 받고 있다. 현재의 과제는 안정적으로 낮은 비용으로 생산하는 것이여 유글레나는 최적의 방법을 확립하는데 역량을 집중하고 있다.