독일 프라운호퍼 연구소와 에를랑겐-뉘른베르크 대학 연구진이 AI를 활용해 위스키의 향을 분석하는 '전자 코' 기술을 개발했다. 연구진은 미국과 스코틀랜드에서 생산된 16종의 위스키를 대상으로 기체 크로마토그래피-질량 분석법(GC-MS)을 적용해 분자 성분을 분석하고, 이를 AI 모델에 학습시켰다.

AI와 머신러닝을 활용한 향 분석

연구팀은 'OWSum' 알고리즘과 합성곱 신경망(CNN)을 사용해 위스키의 화학적 조성과 감각적 특징 간의 관계를 밝혀냈다. OWSum은 특정 화합물이 향미에 미치는 영향을 분석하며, CNN은 화학적 조성 데이터를 이미지처럼 변환해 학습하는 방식으로 활용되었다.

연구 결과와 기대 효과

연구 결과, 미국 위스키는 캐러멜 향이 강하게 나타났으며, 스코틀랜드 위스키는 사과, 페놀, 용매 향이 특징적이었다. 특히 OWSum 알고리즘은 100% 정확도로 원산지를 분류했으며, CNN 모델은 전문가 패널보다 더 정밀한 향미 예측 능력을 보였다.

미래 활용 가능성

이번 연구는 감각 평가의 객관성을 높이고, 신제품 개발 및 품질 관리 등 다양한 산업에서 활용될 가능성을 제시했다. 향후 연구에서는 향기 분자 활성 값과 수용체 상호작용 데이터를 통합해 더욱 정밀한 AI 모델이 개발될 예정이다. 이러한 AI 기반 향미 분석 기술은 식음료 산업의 혁신을 이끌 것으로 기대된다.

출처: https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=33327

이미지: 아이스톡