인공지능(AI)이 맥주와 조미료의 향과 맛을 내는데 활용된다.
니혼게이자이신문은 17일 맥주 제조업체 기린과 조미료 제조업체 아지노모토(Ajinomoto)가 식품 생산을 위해 AI를 도입하기로 했다고 보도했다.
맥주와 조미료 등 식품 분야는 양조와 발효 과정에서 섬세한 향기와 미생물을 취급하기 때문에 숙련된 장인의 기술에 의존해왔던 분야다.
기린은 미쓰비시종합연구소와 손 잡고 맥주 양조 과정에서 AI를 도입한다. 양조 과정에서 내고 싶었던 맛과 향, 색감, 알코올 도수 등을 결정하면 필요한 원료와 온도 등 레시피를 AI가 계산해준다.
맥주 양조는 기술 습득에 10년 이상 소요되는 장인 기술이 필요하지만, AI가 과거 20년 동안의 시험 데이터를 토대로 최적의 제조법을 예측한다. 기린은 올해 안으로 AI를 실제 양조 과정에 적용한다는 계획이다.
최근 맥주 업계는 활발한 재편을 겪으면서 소비자들의 기호가 다양해졌다. 이에 따라 기린은 소비자들의 기호에 맞는 제품을 만들기 위해 AI를 활용해 제품 경쟁력을 높인다는 전략이다.
아지노모토도 AI를 도입해 아미노산 생산 공장의 발효 공정 과정의 무인화를 추진한다. 오는 2019년까지 생산효율이 높았던 발효 조건을 수치화해 데이터로 공유할 수 있는 인프라를 구축하고, 글로벌 경쟁력을 높인다는 계획이다.
기린 관계자는 “보다 효율적인 방법을 AI가 발견할 가능성이 있다”며 기술 전승 이상의 역할을 기대하고 있다.
기린 관계자는 “보다 효율적인 방법을 AI가 발견할 가능성이 있다”며 기술 전승 이상의 역할을 기대하고 있다.
니혼게이자이신문은 식품 생산과정에 AI를 도입하는 사례는 세계적으로도 드물다고 지적하면서 장인의 기술을 AI가 학습해 데이터로 축적하면 기술전승을 효율화할 수 있다고 분석했다.
일본 국내 제조업에선 숙련된 장인 기술의 대체와 전승을 위해 AI를 도입하는 사례가 늘고 있다. 르네사스 일렉트로닉스는 불량품 발생을 탐지하는 공정을 AI가 대체한다. 코베제철소도 고로의 온도를 제어하기 위해 AI를 도입한다는 계획이다.
NEC는 AI를 적용한 생산 라인 검사 시스템을 개발했다. 생산 라인을 따라 이동하는 제품을 촬영해 영상의 특징에서 불량품을 판별하는 시스템이다.
NEC가 개발한 AI를 활용한 불량품 검출 시스템은 자동차 부품업체 30개사가 실증을 통해 불량품의 검출율을 90% 이상으로 끌어올리는 데 성공했다. 이 시스템을 도입하면 검사 공정에서 필요했던 인력을 3분의 1까지 줄일 수 있다. NEC가 개발한 시스템은 촬영한 영상에 나타난 제품을 1~2초 만에 식별한다. 성능은 인간과 비슷한 수준이며, 불량품 만을 검출했던 인력을 줄이거나 다른 공정으로 재배치할 수 있다.
환경분야에서도 AI의 활용이 확산되고 있다. 산업폐기물처리업체 시타라 흥산은 이제까지 사람이 수작업으로 실시해 온 폐기물 선별 작업을 AI를 활용한 로봇으로 대체했다.
NEC가 개발한 AI를 활용한 불량품 검출 시스템은 자동차 부품업체 30개사가 실증을 통해 불량품의 검출율을 90% 이상으로 끌어올리는 데 성공했다. 이 시스템을 도입하면 검사 공정에서 필요했던 인력을 3분의 1까지 줄일 수 있다. NEC가 개발한 시스템은 촬영한 영상에 나타난 제품을 1~2초 만에 식별한다. 성능은 인간과 비슷한 수준이며, 불량품 만을 검출했던 인력을 줄이거나 다른 공정으로 재배치할 수 있다.
환경분야에서도 AI의 활용이 확산되고 있다. 산업폐기물처리업체 시타라 흥산은 이제까지 사람이 수작업으로 실시해 온 폐기물 선별 작업을 AI를 활용한 로봇으로 대체했다.
벨트 라인을 따라 운반되는 다양한 소재가 혼합된 산업폐기물을 선별한다. 시타라는 선별 라인에 카메라와 적외선 센서를 설치해 폐기물의 형상을 인식한다.
현시점에서 20종류 이상의 폐기물을 AI가 학습해 1시간 동안 3000개의 폐기물을 선별할 수 있다. 인력으로는 하루 약 300~400톤의 폐기물 선별이 가능했지만, AI 로봇을 도입하면서 5배가 늘어난 2000톤을 처리할 수 있게 됐다.
식품 판매 분야에서도 AI가 활약 중이다. 일본기상협회는 올해 초 기업이 생산하고 판매한 상품의 수요를 예측하는 전문부서를 설치했다.
AI를 활용해 기상 데이터와 과거 판매 데이터에서 최적의 수요량을 예측하는 서비스를 제공한다. 이 서비스는 일본 국내 두부 업체 등이 도입해 활용 중이다.
유통기한이 짧은 두부는 재고 확보가 어려운 식품으로 꼽힌다. 생산량 조절에 실패할 경우 두부가 부족해 판매 기회를 놓치거나, 재고가 많아 폐기하는 경우가 많았다. 하지만, AI가 제공하는 수요예측 서비스를 활용한 뒤로 폐기량이 30% 이상 줄었다.
현시점에서 20종류 이상의 폐기물을 AI가 학습해 1시간 동안 3000개의 폐기물을 선별할 수 있다. 인력으로는 하루 약 300~400톤의 폐기물 선별이 가능했지만, AI 로봇을 도입하면서 5배가 늘어난 2000톤을 처리할 수 있게 됐다.
식품 판매 분야에서도 AI가 활약 중이다. 일본기상협회는 올해 초 기업이 생산하고 판매한 상품의 수요를 예측하는 전문부서를 설치했다.
AI를 활용해 기상 데이터와 과거 판매 데이터에서 최적의 수요량을 예측하는 서비스를 제공한다. 이 서비스는 일본 국내 두부 업체 등이 도입해 활용 중이다.
유통기한이 짧은 두부는 재고 확보가 어려운 식품으로 꼽힌다. 생산량 조절에 실패할 경우 두부가 부족해 판매 기회를 놓치거나, 재고가 많아 폐기하는 경우가 많았다. 하지만, AI가 제공하는 수요예측 서비스를 활용한 뒤로 폐기량이 30% 이상 줄었다.