인공지능으로 젖소 단백질 영양 꼼꼼히 챙겨 사료비 걱정 덜어준다

이제 젖소 사료 걱정이 훨씬 줄어들 전망이다. 농촌진흥청이 인공지능을 활용해 젖소에게 필요한 단백질 양을 정확하게 계산하는 새로운 기술을 선보인다. 이 기술을 통해 농가에서는 사료비를 아끼고 환경 오염 부담도 줄일 수 있게 될 것으로 기대된다.

이번에 개발된 기술은 데이터 학습(머신러닝) 기반 예측 모형을 이용해 젖소의 단백질 요구량을 정밀하게 산출하는 방식이다. 연구진은 국내외 논문 436편에서 얻은 1,700여 건의 방대한 데이터를 인공지능에 학습시켰다. 이 데이터에는 젖소의 성장 정보, 우유의 성분, 사료의 성분, 소화율, 그리고 소의 첫 번째 위(반추위) 내에서 일어나는 특성 변화 등이 포함되어 있다. 이렇게 학습된 인공지능은 젖소의 단백질 섭취량을 이전보다 약 2배 더 정확하게 예측할 수 있게 되었다.

특히 이 예측 모형은 젖소의 단백질 공급에서 중요한 두 가지 요소를 정밀하게 계산한다. 하나는 ‘반추위에서 분해되지 않고 소장에서 흡수되는 단백질(RUP)’이고, 다른 하나는 ‘반추위 미생물이 사료를 분해하면서 합성하는 단백질(MicN)’이다. 기존의 국제 모형(NASEM, 2021)보다 훨씬 더 정확하게 젖소의 단백질 요구량을 파악할 수 있게 된 것이다.

이러한 정확한 단백질 요구량 산출은 낙농 농가에 여러 이점을 가져다준다. 젖소의 우유 생산량은 단백질 섭취량과 밀접한 관련이 있다. 그래서 많은 농가에서는 혹시 단백질이 부족할까 염려하여 사료를 넉넉하게 주는 경향이 있었다. 하지만 이 새로운 기술을 활용하면 젖소에게 꼭 필요한 만큼의 단백질을 정확히 계산하여 그에 맞는 적정량의 사료만 투여할 수 있다. 이렇게 되면 불필요한 사료 낭비를 막아 사료 비용을 절감할 수 있으며, 동시에 젖소의 분뇨에서 배출되는 질소의 양도 줄어들어 환경 보호에도 기여할 수 있다.

농촌진흥청은 이번 연구 결과를 바탕으로 2027년 개정 예정인 ‘한국 젖소 사양표준’ 5차 개정에 반영할 계획이다. 이를 통해 국내 낙농업 현장에 과학적이고 정밀한 사양관리 체계를 구축하는 데 기여할 것으로 보인다. 농촌진흥청 국립축산과학원 낙농과의 김상범 과장은 “이번에 개발된 예측 모형이 젖소 사양관리의 효율을 높이고 지속 가능한 낙농업을 실현하는 중요한 기반이 될 것”이라고 강조했다. 앞으로도 현장 적용성을 높이기 위한 추가적인 연구가 계속될 예정이다.