AI, 인간보다 탁월하게 위스키의 기원과 향을 예측합니다

독일의 프라운호퍼 공정 엔지니어링 및 포장 IVV 연구소에서 과학자들이 OWSum이라는 AI 도구를 개발하였습니다. 이 도구는 위스키 샘플의 원산지와 주요 향미를 식별하는 데에서 인간 전문가들을 능가합니다.

분자 데이터와 머신 러닝을 사용한 이 도구는 스카치 위스키와 아메리칸 위스키를 구분하고 그들의 향 프로필을 예측하는 데에 있어서 뛰어난 정확도를 보였습니다. 그 내용은 목요일에 발행된 연구 논문에서 자세히 설명되어 있습니다.

이 연구는 화학 데이터와 인간의 감각 평가를 사용하여 위스키 16개를 분석했습니다. 연구원들은 OWSum이라는 선형 분류기가 발견된 분자를 기반으로 위스키의 원산지를 높은 정확도로 예측할 수 있다는 것을 발견했습니다.

예를 들어, 멘톨과 시트로넬롤과 같은 특정 화학물질은 미국 위스키와 연관되어 있는 반면, 스코틀랜드 위스키는 메틸 데카노에이트와 같은 고유한 표식이 있었습니다.

더 나아가기 위해, 팀은 OWSum과 컨볼루션 신경망(CNN)을 모두 사용하여 각 위스키의 상위 다섯 가지 향기 특성을 예측했습니다. 이에는 과일향, 나무향, 또는 연기향과 같은 표현들이 포함되었습니다. AI 모델들은 인간 전문가들보다 더 뛰어난 성능을 보여주었으며, 이는 강한 일관성과 정확성을 보여주는 점수들을 달성했습니다.

사람들이 자주 그들의 평가에서 차이를 보이는 것과는 달리, AI 도구들은 일관된 예측을 제공하였습니다. 그러나, 이 연구는 어느 모델도 분자의 농도를 고려하지 않았다는 점을 지적하였으며, 이는 미래에 결과를 개선할 수 있을 것입니다.

연구자들은 이러한 AI 애플리케이션들이 품질 관리, 사기 탐지, 그리고 새로운 블렌드 개발 등 위스키 산업에 있어서 귀중한 가치를 가질 수 있다고 생각하고 있습니다. 이런 도구들은 식품 및 향수 생산과 같은 다른 산업에도 적용될 수 있을 것이라고 New Scientist에서 보도했습니다.

이번 연구에서 AI가 인간을 능가했음에도 불구하고, 과학자들은 이 모델을 훈련시키고 결과를 해석하는 데에는 여전히 인간의 전문성이 필수적이라고 강조하고 있습니다. 미래의 발전은 향기 프로필을 세밀하게 조정하고, 다른 위스키 생산 지역에 대한 분석을 확장하는 것을 포함할 수 있을 것입니다.

이 연구는 기술이 전통적인 감각 방법을 보완하는 방식을 보여주며, 복잡한 향기 구성에 대한 새로운 통찰력을 제공한다.

“[결과는] 이것이 인간에게는 복잡한 작업이지만, 기계에게도 복잡한 작업임을 강조하지만, 기계는 인간보다 더 일관성이 있다”라고 프라운호퍼 연구소의 팀원인 Satnam Singh가 New Scientist에 보도하였다.

“그러나 이것이 사람들이 필요 없다는 것을 의미하는 것은 아닙니다: 우리는 적어도 지금은 기계를 훈련시키기 위해 그들이 필요합니다,” 그는 덧붙였습니다.

이 연구는 소량의 위스키 선택에 초점을 맞추었고, AI가 더 다양한 종류를 어떻게 처리할지, 혹은 위스키가 창고에서 숙성됨에 따라 변화하는 향미를 어떻게 처리할지는 확실하지 않습니다.

가디언에 따르면 글래스고 대학의 화학 선임 강사인 윌리엄 페벨러 박사는 다음과 같이 말했습니다.

“위스키의 특징 중 하나는 그 맛이 크게 먹는 환경과 기타 외부 요인에 영향을 받는다는 것입니다. 그래서 이런 감정적인 제품에서 맛의 인식과 예측에 영향을 미치는 다른 요인들에 대해 더 연구해야 할 일이 있을 수도 있습니다.”