인공지능, 미국과 스코틀랜드 위스키의 향 차이 구별
미국과 스코틀랜드 위스키를 구별하는 인공지능(AI)이 개발되었다. 연구자들은 위스키의 분자 구조를 분석해 주요 향을 예측하고, 해당 위스키가 미국산인지 스코틀랜드산인지 파악하는 기술을 선보였다. 이를 통해 위스키의 복합적인 향을 자동으로 분석하는 시스템 개발 가능성을 열었다. 기존에는 숙련된 전문가들이 나무 향, 스모키한 향, 버터리한 향, 또는 캐러멜 향 등으로 평가해 왔다.
인간 전문가를 돕는 AI의 가능성
이번 연구를 주도한 독일 프라운호퍼 공정공학 및 포장연구소의 안드레아스 그라스캄프 박사는 AI의 일관성이 인간의 전문성을 대체하기보다는 지원하는 데 초점이 맞춰졌다고 설명했다. 위스키의 향을 정확히 분석하는 것은 쉽지 않다. 이는 주된 향들이 여러 화학 물질의 혼합으로 이루어져 서로 상호작용하며 가려지기 때문이다.
AI, 90% 이상의 정확도로 위스키 구별
연구진은 잭다니엘(Jack Daniel's)과 라프로익(Laphroaig) 같은 브랜드를 포함한 미국과 스코틀랜드 위스키 16종의 화학적 구성 성분을 분석했다. 이를 바탕으로 AI 알고리즘을 훈련시켜 주요 5개 향과 원산지를 예측하도록 했다. 그 결과, 한 AI 알고리즘이 미국산과 스코틀랜드산 위스키를 90% 이상의 정확도로 구별했으며, 주요 다섯 가지 향을 개별 전문가보다 더 일관되게 식별했다.
위스키 향의 주요 성분 평가
연구에 따르면 멘톨(menthol)과 시트로넬롤(citronellol)은 캐러멜 향이 강한 미국산 위스키를 식별하는 데 중요했다. 반면 메틸 데카노에이트(methyl decanoate)와 헵타노익 산(heptanoic acid)은 스모키하거나 약재 같은 향을 가진 스코틀랜드 위스키를 구별하는 데 유용했다.
위스키를 넘어선 활용 가능성
이 기술은 위스키 품질 관리뿐만 아니라 위조 상품 탐지, 플라스틱 재활용 공정에서의 블렌딩 향상 등에도 활용될 가능성을 지녔다. 글래스고 대학교의 윌리엄 페벨러 박사는 이 방법이 화학적 특징을 기반으로 배치 간 맛의 안정성을 높이는 데 기여할 수 있다고 평가했다. 그러나 연구에 비교적 적은 샘플이 사용되었고, 더 다양한 위스키에 대해서도 AI가 동일한 성능을 발휘할지는 추가 검증이 필요하다고 지적했다. 또한, 맛에 대한 인식은 음용 환경과 외부 요인에 따라 영향을 받을 수 있다는 점도 중요하게 언급됐다.