UNIST 임한권 교수팀이 인도네시아대와 공동으로 다중 에이전트 강화학습 기반의 스피루리나 배양 AI 제어 알고리즘을 개발했다고 13일 밝혔다. 빛·온도·영양분·이산화탄소·산성도를 각각 담당하는 5개의 AI가 기후와 배양 상태에 맞춰 조명·냉난방·투입량을 실시간 조절한다. 8개 도시의 사계절 기후 데이터로 평가한 결과, 기존 규칙 기반 제어 대비 수확 기준 도달 시간이 59시간 단축됐고 건조 스피루리나 1㎏ 생산에 드는 에너지는 평균 14%(울산 최대 20%, 베이징 21%) 절감됐으며 이산화탄소 흡수량은 평균 78% 증가했다. 현재는 가상환경 검증 단계로, 향후 실제 배양시설 적용을 통해 대체 단백질 생산의 지속가능성을 높일 기술로 기대된다.

• •빛·온도·영양분·CO2·산성도를 각각 제어하는 5개 AI의 다중 에이전트 강화학습 알고리즘
• •8개 도시 기후 데이터 평가에서 수확 도달 59시간 단축, 에너지 평균 14% 절감
• •이산화탄소 흡수량 평균 78% 증가, 흡수율은 44%→49%로 상승
• •현재 가상환경 검증 단계, 향후 실제 배양시설 적용 예정