보통 식품 품질을 이야기할 때, 인공지능(AI)을 먼저 떠올리는 일은 드물다. 그러나 AI를 식품 제조 과정에 통합하는 것만큼 품질 관리 효율성을 최대화하기 좋은 방법도 없다.
미국 유력 경제지 포브스는 인도 시장 분석 기관 모도 인텔레전스(Mordor Intelligence)의 분석 결과를 인용, 지난해 식품 시장에서 AI가 총 30억 7,000만 달러 상당의 가치를 기록했으며, 2026년이면 그 가치가 299억 4,000달러로 증가할 것이라고 설명했다. 또, 식품 기업이 AI와 함께 효율적으로 식품 품질을 관리할 수 있다고 전했다. 식품 기업에서 AI를 어떤 식으로 활용할 수 있을까?
식품 품질 관리
식품 시장에서 AI를 활용할 수 있는 대표적인 사례로 식품 품질 관리를 언급할 수 있다. 식품 품질 관리의 한 가지 핵심 요소로 식품 안전성을 언급할 수 있다. 식품 안전성 향상을 위해 병원균을 줄이고, 식품 가공 과정에서 독성 물질을 사전에 감지하는 것이 중요하다.
이에, 일본 기업 후지쯔는 식품 가공 시설의 근로자가 주방에서 6단계 손 씻기 원칙을 따라 청결을 관리했는지 감시하는 AI 모델을 선보였다. 후지쯔의 AI 모델은 딥러닝을 적용한 행동분석 능력을 기반으로 미세하고 복잡한 인간의 움직임을 감지한다.
AI 모델은 여러 단계에 걸쳐 손 모양 인식 딥러닝 엔진과 움직임 인식 딥러닝 엔진으로 근로자가 손을 씻는 모습을 포착한다.
후지쯔는 근로자 2,000여 명의 손 씻는 모습과 카메라 위치, 비누 종류 등을 모두 종합한 데이터세트와 함께 95%의 정확도로 6단계에 걸친 손 씻기 과정을 확인하는 AI 모델을 제작했다.
AI 모델을 활용한 덕분에 식품 안전성 향상이 필요한 현장에서 사람이 직접 감시하지 않고도 더 편리하게 위생과 청결을 확인할 수 있다.
식품 가공 과정 관리
식품 가공 과정도 식품 품질 관리에 중요하다. 식품 가공 과정에 AI를 사용한다면, 인간 근로자가 직접 확인하는 것보다 더 효과적으로 식품 가공 과정을 관리할 수 있다.
영국 과학 기술 기업 힌다위(Hindawi)는 후각으로 올리브 오일의 품질을 확인하는 전자 코를 개발했다. 힌다위 연구팀은 전자 코 개발을 위해 12종의 올리브 오일 후각 훈련과 테스트 과정을 진행했다.
전자 코는 각각의 올리브 오일 냄새를 감지하고는 이를 디지털화한 뒤, 일반 데이터로 변환했다. 그리고, 각각의 올리브 오일 후각 데이터를 올리브 오일 종류 및 품질에 따라 분류한 총 32종의 일반 데이터 입력과 함께 머신러닝 알고리즘을 활용해 구체적으로 구분했다.
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