인공지능(AI)이 인간 전문가보다 위스키의 맛을 훨씬 더 잘 감별했다는 연구 결과가 발표됐다. AI는 사람처럼 음료를 맛보는 대신 데이터를 사용하여 스카치 위스키와 미국 위스키를 구별해 냈다. 특히 위스키의 향과 성분을 인간 전문가보다 더 신뢰할 수 있는 정확도로 식별할 수 있었다고 뉴사이언티스트가 전했다.

이는 독일의 프라운호퍼 공정공학 및 포장 연구소(Fraunhofer Institute for Process Engineering and Packaging)의 안드레아스 그라스캄프 박사 팀이 밝힌 것이다. 연구팀은 OWSum이라는 AI 분자 냄새 예측 알고리즘을 훈련해 다양한 위스키를 인지할 수 있도록 설명했다.

연구진은 이를 바탕으로 9가지 유형의 스카치 위스키와 7가지 유형의 미국 버번 및 위스키를 포함, 총 16개 샘플을 대상으로 연구를 진행했다. 연구진은 OWSum에게 꽃, 과일, 나무 또는 스모키와 같은 풍미에 대한 키워드 설명을 기반으로 두 국가의 음료를 구별하도록 했다. 그 결과 키워드 설명만으로 AI는 음료가 어느 나라 산인지를 거의 94%의 정확도로 알아낼 수 있었다.

주류의 복잡한 향은 많은 화합물의 유무에 따라 결정된다. 연구진은 AI에 위스키에서 일반적으로 발견되는 390개의 분자로 구성된 참조 데이터 세트를 제공했다. 샘플 음료에 어떤 분자가 존재하는지를 보여주는 가스크로마토그래피-질량 분석법 데이터를 AI에 제공했을 때, OWSum의 정확도는 100%까지 올라갔다.

멘톨과 시트로넬롤과 같은 화합물은 미국산 위스키를 확실히 알려주는 요소였으며, 메틸 디카노에이트와 헵탄산은 스카치 위스키의 특징이었다.

연구진은 또 위스키의 화학 성분을 기반으로 상위 5개 냄새 키워드를 예측하는 능력에 대해 OWSum과 신경망을 모두 테스트했다. 완벽한 정확도를 1로, 부정확성을 0까지로 한 점수에서 OWSum은 0.72를 달성했다. 신경망은 0.78을 달성했고 인간 위스키 전문가 테스트 참가자는 0.57로 낮게 나타났다.

연구진은 "분석 결과는 인간에게든 기계에게든 복잡한 작업이지만 기계가 인간보다 더 일관성이 있다는 사실을 보여준다"고 말했다. 그러나 "이것이 인간이 필요하지 않다는 것은 아니며, 인간은 적어도 지금 당장은 기계를 훈련시키는 데 필요하다"고 썼다.

두 모델 모두 분자의 농도를 고려하지 않고 분자의 유무만 고려했다. 연구진은 이를 개선하고 더 높은 정확도를 낼 수 있도록 할 계획이다.

그라스캄프는 이러한 AI 도구가 위스키 생산자의 품질 관리나 새로운 위스키 개발에 사용될 수 있으며, 특히 가짜 위스키를 구별해 내는 데 유용하게 사용될 수 있다고 설명했다. 나아가 다른 식품 및 음료 생산이나 화학 산업과 같이 '향을 함유한 모든 제품'에도 사용될 수 있다고 밝혔다.