AI(인공지능) 기술의 통합 적용이 안티에이징 분야까지 확대됩니다. 지난 10월 18일 열린 AMWC 세계 뷰티 및 안티에이징 컨퍼런스에서는 AI 기술이 뷰티와 안티에이징에 어떻게 적용되는지가 뜨거운 화두 중 하나로 떠올랐다.
Meitu Yifufu 지능형 드라이브 전략 이사인 Fu Siying은 현재 AI가 빅데이터와 결합되어 노화 방지 분야에 적용되고 있다고 공유했습니다. 그는 연구 대상 인구의 데이터를 분석함으로써 노화의 몇 가지 주요 시점을 발견했다고 말했습니다. 일반적인 얼굴 주름을 예로 들면, 입 주름, 미간 주름, 눈물고랑은 대개 30대 후반에 나타나기 시작하지만 50대 후반까지 안정되지 않습니다.
"기존 육안으로 피부 상태를 관찰하는 것과 비교하여 AI 피부 측정은 자동으로 피부 특징을 추출하고 고차원적이고 복잡한 이미지 데이터를 처리하며 대규모 데이터 지속적인 학습을 통해 지속적으로 개선하고 진화할 수 있는 능력을 갖습니다." 말했다.
뷰티와 안티에이징이 거대한 소비 시장으로 자리잡고 있습니다. iiMedia Consulting 데이터에 따르면 2023년 중국 화장품 산업의 시장 규모는 5,169억 위안에 달할 것이며, 그 중 노화 방지 분야의 시장 규모는 739억 8,000만 위안에 이를 것으로 예상됩니다. 전 세계적으로 안티에이징 시장 규모는 2023년에 2,503억 달러(약 1조 7,755억 5,300만 위안)에 달할 것이며, 2025년에는 전년 대비 7.8% 증가한 2,947억 달러(약 2조 905억 1,300만 위안)에 이를 것으로 예상됩니다.
위에서 언급한 피부 미용 포럼에서 Meitu Yifu 피부 감지 및 디지털 표준 공동 연구소는 "안티 분야에 AI 기술 적용"이라는 주제로 AI 피부 감지 분야, 특히 노화 방지 분야의 최신 진행 상황을 공유했습니다. -노화" 응용 분야의 획기적인 발전입니다.
Meitu Yifufu 지능형 드라이브 전략 이사인 Fu Siying은 공유에서 AI가 빅데이터와 결합되어 노화 방지 분야에 적용된다고 언급했습니다. 그는 “AI는 원래 구조화되지 않은 피부 이미지와 3차원 구조를 구조화된 데이터로 변환할 수 있기 때문에 이러한 변환을 통해 과학 연구자와 피부관리 전문가에게 연구 및 참고에 편리한 데이터 정보를 제공할 수 있다”고 말했다. 보다 체계적으로 피부 노화를 관리하고 피부 노화 특성에 대한 데이터베이스를 구축해 후속 안티에이징 연구와 제품 개발을 위한 탄탄한 데이터 기반을 제공합니다."
Fu Siying은 40만명 이상의 AI 피부 측정 데이터 분석 결과를 공유했습니다. 그는 연구 대상 인구의 데이터를 분석함으로써 노화의 몇 가지 주요 시점을 발견했다고 말했습니다. 일반적인 얼굴 주름을 예로 들면, 입가의 주름, 미간주름, 눈물고랑은 대개 30대 후반에 나타나기 시작하지만 50대 후반이 되어서야 안정됩니다. 팔자주름과 눈가주름은 비교적 이른 26세부터 점차 증가하기 시작하다가 50대 초반에 안정된 상태에 이릅니다. 이러한 데이터는 스킨케어 브랜드, 메디컬 뷰티 브랜드 등이 안티에이징 전략을 수립하는 데 중요한 기반을 제공합니다.
"기존 육안으로 피부 상태를 관찰하는 것과 비교하여 AI 피부 측정은 자동으로 피부 특징을 추출하고 고차원적이고 복잡한 이미지 데이터를 처리하며 대규모 데이터 지속적인 학습을 통해 지속적으로 개선하고 진화할 수 있는 능력을 갖습니다." 말했다.
Meitu Yifu 피부 감지 및 디지털 표준 공동 연구소 수석 연구원 Wang Fudi는 노화 예측을 위한 딥 러닝 방법을 사용하여 얼굴의 여러 부분에 대한 데이터 절단을 기반으로 하는 AI 피부 측정을 통해 분석된 또 다른 데이터 세트를 공유했습니다. 이마, 눈, 코, 볼, 입 등 눈 부위의 나이 예측이 가장 정확한 것으로 나타났다. 평균 예측값은 실제 값과 2.83년만 벗어났습니다.
Wang Fudi는 연구 결과에서 눈이 노화의 중요한 영역이며 교통 중에 사람들이 의사소통을 할 때 가장 집중하는 얼굴 부분임을 알 수 있습니다. 이 영역의 노화 변화는 사람들에게 직관적이고 임팩트 있는 인상.
왕푸디 연구팀은 위에서 언급한 역학 연구 외에도 얼굴의 3차원 구조 변화를 2차원 층의 노화 특성과 연관지었다. 연구팀은 구강의 형태적 변화가 순측 홈과 유의미한 관련이 있음을 발견하고, 유전자 데이터를 통해 둘 사이의 인과관계를 확인했다. 이는 얼굴 형태와 얼굴 노화의 관계를 유전적 관점에서 검증한 최초의 연구다. 이번 연구 결과는 안티에이징 분야에 AI 기술의 적용을 촉진할 뿐만 아니라, 개인 맞춤형 스킨케어와 메디컬 뷰티 산업 발전을 위한 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다.
올해 8월 8일, 중국 항노화 촉진 협회가 발행하고 Meitu Yifu의 참여로 제정된 그룹 표준 "인체 피부 연령별 항노화 평가 표준표"가 발표 및 시행되었습니다. 이 그룹 표준은 각 연령대별 얼굴 피부 노화 특성의 변화 범위와 비율을 명확하게 표시하며 이는 실질적인 의미가 높습니다. 피험자가 피부 테스트를 거친 후, 연구원은 이 표준을 사용하여 피험자의 얼굴 상태가 정상적인 수준인지, 그리고 다음 기간 동안 얼굴 노화의 추세가 어떤지 이해할 수 있습니다.
최근 몇 년간 업계에서 AI 기술과 빅데이터 활용도 점차 증가하는 추세를 보이고 있다. 데이터에 따르면 전 세계 피부 분석기 시장 규모는 2022년에 미화 13억 5,800만 달러, 2029년에는 미화 69,903억 달러에 달할 것이며, 예측 기간 동안 연평균 성장률 26.4%를 기록할 것입니다. 다른 조사 자료에서도 알 스킨 테스터가 제공하는 피부 측정 정보의 포괄성과 결과의 정확성에 대한 소비자 신뢰도가 높은 것으로 나타났다.