[축산신문 김수형 기자] 농촌진흥청(청장 이승돈)이 인공지능을 활용해 젖소 단백질 요구량을 정밀하게 산출할 수 있는 예측 모형을 개발했다.

농촌진흥청은 지난 9월 26일 미국 텍사스 A&M대, 충남대와 공동 연구를 통해 젖소의 단백질 요구량을 머신러닝 기반으로 계산하는 예측 모형을 완성했다고 밝혔다. 연구진은 국내외 논문 436편에서 수집한 젖소 관련 생체·사료 성분 등 약 1천700건의 데이터를 학습시켜 두 가지 모델을 구축했다.

새 모형은 젖소의 주요 단백질인 ▲반추위에서 분해되지 않고 소장에서 흡수되는 단백질(RUP) ▲반추위 미생물이 합성하는 단백질(MicN)을 정밀하게 예측할 수 있도록 설계됐다. 기존 국제 모형(NASEM·2021) 대비 예측력이 약 2배 향상된 것으로 평가된다.

농가에서는 우유 생산성 유지를 위해 사료를 과다 급여하는 경우가 많지만, 새 모형을 활용하면 젖소에 꼭 필요한 단백질 요구량만 산출해 적정량의 사료만 급여할 수 있다. 이에 따라 사료비 절감은 물론 분뇨 내 질소 배출 저감으로 환경 부담도 줄어들 것으로 기대된다.

농촌진흥청은 이번 연구 성과를 오는 2027년 개정 예정인 ‘한국 젖소 사양표준’ 5차 개정판에 반영해 과학적이고 정밀한 사양 관리 체계를 마련할 방침이다.

농촌진흥청 국립축산과학원 김상범 낙농과장은 “이번 예측 모형은 젖소 사양 효율을 높이고 지속 가능한 낙농업을 실현하는 기반이 될 것”이라며 “추가 시험을 통해 현장 적용 가능성을 높이겠다”고 말했다.

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