FarmSense
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AI 병해 진단,
솔직하게 말씀드립니다

이상 감지는 유효합니다. 병명 진단은 참고용입니다.

팜센스 AI 진단 현황 — 솔직한 고지

  • •현재 모델은 10가지 주요 병해를 기준으로 학습됐습니다. 생리장해·작물보호제 반응(약해)은 아직 학습 데이터가 부족합니다.
  • •병명 진단 정확도는 약 50% 수준입니다. 비슷한 증상의 병해를 혼동할 수 있으니 결과는 참고용으로만 활용하세요.
  • •확증 편향 방지를 위해 AI가 제시하는 병명에 과도하게 의존하지 않도록 의도적으로 신뢰도를 낮게 표시합니다.
  • •현재 AI가 신뢰할 수 있는 역할은 "정상 vs 이상" 감지입니다. 뭔가 이상하다는 신호를 빨리 포착하는 것이 핵심 가치입니다.

"병해를 발견했을 때는
이미 늦었습니다"

이 문장은 여전히 사실입니다. 다만 AI가 해결하는 방식이 다릅니다.

늦은 발견

육안으로 증상이 보일 때는 이미 병원균이 주변으로 확산된 상태입니다.

→ AI가 "이상 감지"로 조기 알림

오진 위험

비슷한 증상의 병해를 혼동하면 잘못된 약제 사용으로 내성만 키웁니다.

→ AI도 동일한 위험 있음. 병명은 참고만

인력 한계

수천 평의 농장을 매일 꼼꼼히 점검하는 것은 물리적으로 불가능합니다.

→ AI가 24시간 이상 징후 모니터링

AI가 실제로 잘하는 것과 못하는 것

과장 없이 현재 수준을 말씀드립니다

잘 합니다

  • ✓정상 잎과 이상 잎 구분 (이상 감지)
  • ✓노균병·흰가루병 등 주요 10종 병해 후보 제시
  • ✓환경 데이터(온도·습도)로 병해 발생 위험도 계산
  • ✓연속 사진으로 증상 진행 추이 추적
  • ✓24시간 자동 모니터링 알림

아직 부족합니다

  • ✕병명을 확정적으로 진단 (약 50% 수준)
  • ✕생리장해(칼슘 결핍·일소 등) 구분
  • ✕작물보호제 반응(약해) 판별
  • ✕학습하지 않은 희귀 병해 인식
  • ✕복합 병해(두 가지 동시 발생) 구분

학계 연구 기준 성능 (참고)

아래 수치는 팜센스의 현재 성능이 아닌, 관련 학술 논문의 연구 결과입니다.
통제된 데이터셋 환경에서의 수치이며, 실제 현장 적용 시 달라질 수 있습니다.

99.17%
흑부병/Esca 구분
논문 기준 (Information Processing in Agriculture)
97.22%
포도 병해 7종 분류
논문 기준 (Frontiers in Plant Science)
~50%
팜센스 현재 병명 진단
현장 조건 기준 (솔직한 현재 수준)
🙏

농가 여러분의 사진이
AI를 완성합니다

지금 병명 진단이 50%인 이유는 단 하나입니다.
현장 사진 데이터가 부족하기 때문입니다.

농가에서 실제로 겪으신 병해 사진과 진단 병명을 올려주시면, 그 데이터가 쌓일수록 팜센스 AI는 점점 정확해집니다.
여러분이 올린 사진 한 장이 전국 포도 농가의 방패가 됩니다.

이런 사진을 올려주세요

  • •진단받은 (또는 확인된) 병해 사진 + 병명
  • •약해·생리장해로 확인된 사진 + 원인
  • •잎 앞면/뒷면 모두, 증상 부위 클로즈업
  • •발생 시기·지역·품종 메모 포함 시 더욱 도움됩니다
병해 사진 올리러 가기AI 진단 기술 상세 보기
🤖+👁️=🎯

AI와 농민이 함께할 때 가장 완벽합니다

🤖 AI의 역할

  • • 24시간 이상 징후 자동 감지
  • • 병해 후보 목록 제시 (참고용)
  • • 환경 조건 기반 발생 위험도 계산

👁️ 농민의 역할

  • • AI 알림 확인 후 현장 직접 확인
  • • 병명 최종 판단 (전문가 상담 포함)
  • • 확인된 사진 데이터 제보로 AI 개선 기여

팜센스는 농민의 판단을 대체하지 않습니다. 더 빠르게, 더 많이 볼 수 있도록 돕습니다.

참고 문헌 (학술 연구 기준)