독일 프라운호퍼 연구소가 개발한 OWSum이라는 인공지능 알고리즘은 스카치위스키와 아메리칸위스키를 거의 완벽에 가까운 정확도로 구별할 수 있으며, 심지어 인간 전문가의 수준을 능가합니다. 알고리즘은 위스키를 설명하는 키워드(예: 꽃, 과일 등)와 화학 성분을 분석하여 두 가지 유형의 위스키를 구별하는 핵심 화합물을 성공적으로 식별했습니다. 이 연구는 감각 분석 분야에서 AI의 잠재력을 보여줄 뿐만 아니라 양조장의 품질 관리, 신제품 개발 및 위조 제품 퇴치를 위한 새로운 기술적 수단을 제공합니다.
최근 독일 프라운호퍼 공정공학 및 포장 연구소 연구팀이 인공지능 분자 냄새 예측 알고리즘 OWSum을 개발했는데, 이 알고리즘은 아메리칸 위스키와 스카치 위스키를 성공적으로 구별하는 데 성공했으며 그 정확도는 인간 전문가를 능가했습니다. 팀은 위스키 풍미 설명과 화학 데이터를 사용하여 AI 도구를 훈련하고 위스키 식별에 대한 잠재력을 탐구했습니다.
사진 출처 참고: 사진은 AI가 생성한 것이며, 사진 인증 서비스 제공업체 Midjourney가 제공한 것입니다.
연구를 위해 연구자들은 9개의 스카치 위스키와 7개의 미국 버번을 포함하여 16개의 샘플을 선택했습니다. OWSum은 플로럴, 프루티, 우디, 스모키 등 위스키에 대한 키워드 설명을 분석하여 거의 94%의 정확도로 두 가지 유형의 위스키를 구별할 수 있었습니다. 연구가 심화됨에 따라 연구팀은 가스 크로마토그래피-질량 분석 분석 결과와 결합하여 390개의 일반적인 위스키 분자가 포함된 참조 데이터 세트를 AI에 추가로 제공했으며 OWSum의 식별 정확도는 100%로 향상되었습니다.
연구진은 이 데이터를 사용하여 멘톨 및 시트로넬롤과 같은 특정 화합물이 미국 위스키의 뚜렷한 특징인 반면, 메틸 데카노에이트 및 에난테이트는 스카치 위스키에서 더 흔히 발견된다는 사실을 발견했습니다. 또한 연구팀은 화학성분을 기반으로 위스키의 주요 향 키워드를 예측하는 OWSum과 신경망의 능력도 테스트했다. 이 테스트에서 OWSum은 0.72점을 얻은 반면 신경망은 0.78점을 얻은 반면 인간 전문가는 0.57점을 얻었습니다. 이는 AI가 이러한 작업에 탁월하지만 위스키의 복잡성을 식별하는 것이 인간에게는 여전히 어려운 과제임을 보여줍니다.
연구원인 Satnam Singh은 기계가 더 일관되게 작동하지만 인간은 기계 훈련에서 여전히 중요한 역할을 한다고 말했습니다. 연구팀은 앞으로 화합물의 농도를 고려할 수 있도록 모델을 개선해 정확도를 더욱 높일 계획이다. Grasskamp는 이러한 AI 도구가 양조장의 품질 관리뿐만 아니라 새로운 위스키를 개발하고 위조 제품을 식별하는 데에도 사용될 수 있다고 말했습니다. 또한, 이 기술은 식품 및 음료 생산, 화학 산업 등 다른 분야에도 사용될 가능성이 있습니다.
논문: https://www.nature.com/articles/s42004-024-01373-2
가장 밝은 부분:
인공지능 OWSum은 아메리칸 위스키와 스카치 위스키를 거의 100%의 정확도로 구별해 인간 전문가의 성능을 능가합니다.
AI는 위스키의 냄새 키워드와 화학성분을 분석해 두 증류주를 차별화하는 특정 화합물을 찾아낸다.
기계 훈련에서는 인간이 여전히 중요하며 앞으로는 더 복잡한 작업을 처리할 수 있도록 모델의 정확도를 향상할 수 있기를 바랍니다.
OWSum 알고리즘의 성공적인 적용은 인공지능 기술이 식품 및 음료 산업에서 광범위한 응용 가능성을 갖고 있으며 향후 더 많은 관련 분야에서 기술 혁신을 촉진할 수 있음을 나타냅니다. 이번 연구 결과는 위스키 식별의 정확성을 향상시킬 뿐만 아니라 다른 관능 분석 분야에도 새로운 아이디어와 방법을 제시합니다.