음식에서 개별 재료를 골라내는 것은 식사의 재미있는 부분이지만 어려운 일일 수 있음. 전문 셰프와 식품 과학자들은 자신의 미각을 다듬기 위해 수년을 보낼 수 있음. 이제 로봇이 AI와 전자 혀를 결합한 로봇 테이스터 덕분에 이 활동에 참여할 수 있게 됨.
펜주립대 연구팀은 AI '두뇌'가 인공 혀를 사용해 우유 컵의 수분 함량, 커피 블렌드의 콩 혼합 비율, 심지어 인간이 발견하기 어려운 과일 주스의 부패 초기 징후를 감지하는 방법을 자세히 설명하는 논문을 발표함.
혼합물의 성분을 식별하는 전자 장치는 새로운 아이디어가 아님. 기계가 산도와 온도 같은 것을 측정할 수 있는 방식임. 하지만 연구자들이 한 일은 단순한 pH 균형 감지를 넘어, AI를 사용해 인간의 혀, 코, 뇌가 맛을 해석하는 방식을 모방하는 것임. ISFET(그래핀 기반 이온 감지 전계 효과 트랜지스터)라는 고급 센서를 사용해 전자 혀는 온도계와 pH 테스트 막대와 같은 여러 종류의 센서가 필요 없이 동시에 많은 복잡한 화학 물질을 측정할 수 있음.
센서들은 방대한 양의 데이터를 생성하는데, 일반 컴퓨터 프로세서가 이를 정리하는 데 시간이 걸릴 수 있으며, 분석 결과는 우유가 얼마나 희석되었는지 또는 오렌지 주스가 얼마나 신선한지에 대한 정보를 제공하지 못함. 대신 연구자들은 AI를 신경망 형태로 사용해 인간이 맛을 처리하는 방식을 일부 모방할 수 있도록 함.
AI는 전자 혀의 센서에 다양한 화학 물질이 미치는 영향을 가르친 후, 80% 이상의 정확도로 다양한 종류의 탄산음료와 주스의 신선도를 식별할 수 있었음. 그러나 그건 시작에 불과함. 과학자들이 AI의 '줄을 풀어주고' 데이터를 분석하는 방법을 스스로 고안하게 했을 때, AI의 정확도는 95%로 급증하며 거의 잘못된 답을 내지 않음.
음식의 미세한 측면을 측정하고 AI를 사용해 그 의미를 판단하는 조합은 인간이 맛을 느끼는 방식을 인상적으로 시뮬레이션함. 인간의 인식으로는 미세한 차이를 감지할 수 없는 경우에도 가능함. 예를 들어, 우유가 나쁘지는 않지만 곧 나빠질 것임을 감지할 수 있음.
순도와 신선도를 테스트하는 것 외에도 정확한 AI 혀는 사람들에게 많은 도움을 줄 수 있음. 맛은 기본적으로 화학 물질을 식별하는 방법임. 즉, AI 테이스터는 주방에서만 도움이 되는 것이 아니라 산업 공장이나 의료 진단에서도 질병의 바이오마커나 건강의 변화를 감지하는 데 이론적으로 도움을 줄 수 있음. 이러한 개념은 아직 초기 논의 단계에 있지만, 전자 혀는 미래의 맛을 보여줄 수 있음.
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