식품산업에 인공지능을 적용하다

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식품 산업에 AI가 필요한 이유

AI는 복잡한 산업 과제를 해결할 수 있는 기회를 제공하는 것 외에도 전반적인 비즈니스 환경을 변화시키고 있습니다. 기업들은 소비자 트렌드에 대응하여 예전보다 훨씬 빠르게 제품을 시장에 출시하고 있으며, 소비자들도 이를 기대하기 시작했습니다. 트렌드를 따라가고 시장 출시 전략에서 성공하려면 제품 혁신 속도가 그 어느 때보다 빨라야 합니다.

전통적으로 식품 회사의 신제품 개발 주기는 출시부터 출시까지 제한된 정보와 분산된 데이터로 인해 어려움을 겪었습니다. 이러한 복잡성은 마케팅, 연구 개발(R&D), 판매를 포함한 프로세스 주기의 다양한 측면에서 발생합니다. 이러한 과제로 인해 의사결정이 늦어지고 혁신 주기가 길어집니다.

따라서 식품 제품 출시의 약 80%가 실패하는 것은 놀라운 일이 아니며, 그 주된 이유는 소비자의 수용이 부족하기 때문입니다. AI는 광범위한 테스트의 필요성을 줄이고 강력한 데이터 네트워크를 사용하여 부서 간 협업을 촉진함으로써 이러한 과제를 효과적으로 해결하는 데 도움이 됩니다. 제품 제형, 공정 매개변수를 최적화하고 시장 동향을 분석하여 전체 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

Kraft Heinz와 Unilever의 전 R&D 책임자인 미리엄 위버럴은 "디지털 의제 전체는 관련성이 높고 흥미롭습니다. 제대로만 진행된다면 실제로 일이 가속화될 수 있기 때문입니다."라고 말했습니다. "전통적인 R&D 조직이 겪는 시행착오를 많이 피하고, 더 예측 가능한 결과를 얻으세요."

식품 산업 혁신 주기를 주도하는 AI의 역할

소비자의 이해를 높이고 아이디어를 창출합니다 . AI는 다차원 데이터 기반 접근 방식을 활용하여 신제품 개발 프로세스를 혁신하고 있습니다.

첫째, AI는 외부 소스의 실시간 추세를 해석하여 소비자 의견과 감정에 대한 정보를 수집합니다. 여기에는 소셜 미디어 분석, 키워드 추적, 설문 조사를 위한 챗봇 활용, 이미지 분석이 포함됩니다.

두 번째로, AI는 사물 인터넷(IoT) 센서로 확장되어 제품 선택과 요리 선호도에 대한 소비자 데이터를 수집합니다. 또한, 분석을 실시하고, 과거 판매 데이터와 시장 동향을 활용하여 소비자의 요구와 선호도를 정확하게 예측하고, 신제품 출시 시기를 최적화하고, 시장 변화에 적응합니다.

*TasteGPT는 사용자가 그 어느 때보다 빠르게 개인화된 통찰력을 얻을 수 있도록 설계된 Tastewise의 범용 AI 프로그램입니다.*

스타트업 Tastewise는 AI를 활용해 새로운 제품 개발에 영감을 불어넣은 대표적인 사례입니다. 이 회사는 다양한 출처(소셜 미디어, 리뷰, 메뉴, 레시피 등)에서 엄청난 양의 데이터를 수집하여 새로운 식품 트렌드와 소비자 취향을 파악하는 소프트웨어를 개발했습니다.

이 소프트웨어는 소비자가 원하고 선호하는 제품을 만드는 데 도움이 되므로 식품 회사에 귀중한 도구입니다.

새로운 음식 재료를 탐색해 보세요 . 신제품 개발 주기에서 AI는 새로운 식품 성분의 발견을 가속화하고, 성분 재료의 선별 및 특성화를 개선할 수도 있습니다. 전 세계의 스타트업들은 식품 발견 과정을 지원하는 효율적인 알고리즘을 연구하고 개발하고 있습니다. 예를 들어, Ginkgo Bioworks와 Arzeda는 계산 설계와 AI를 결합하여 새로운 단백질과 효소를 만들고 있습니다. 한편, 아마이 프로테인은 AI를 사용하여 다양한 특성과 풍미를 만들어내는 새롭고 최적화된 단백질을 설계합니다.

연구, 개발 및 최적화 . AI는 다양한 식품의 속성을 예측하고 향상시키는 데 핵심적인 역할을 합니다. 맛 프로필에 맞는 재료 비율을 제안하고, 맛을 그대로 유지하면서도 더 건강한 대안을 제공합니다.

또한 AI는 식품의 질감 평가를 지원하여 제품 특성이 기대에 부합하는지 확인합니다. 영양 측면에서 AI는 설탕 함량을 줄이거나 단백질 수치를 높이는 등 특정 목표를 달성하기 위해 요리법을 최적화하는 동시에 라벨 요구 사항에 맞춰 영양 성분을 예측합니다.

최근, 식품 회사들은 연구 개발 주기에 AI를 도입해 제품 개발 및 처리 시간을 몇 개월에서 단 며칠로 단축했습니다. 유니레버는 AI를 활용해 저염 제품을 만들어 풍미 분석 과정을 몇 개월에서 며칠로 단축했습니다. 크래프트 하인츠는 AI 알고리즘을 테스트하여 비용, 설탕 및 소금 수준을 최적화하여 놀라운 결과를 얻었습니다. 정량적 기술적 분석을 통해 원래 토마토 제품을 재현하는 데 최대 94%의 정확도를 달성했습니다.

생산성과 비용을 최적화합니다 . 실험실 규모로 식품을 개발한 후, 식품 회사는 실험실 규모와 마찬가지로 제품의 경쟁력과 품질을 보장하는 동시에 대량 생산에 필요한 기계와 생산 라인을 마련해야 하는 과제에 직면합니다. AI는 데이터를 분석하여 생산 규모를 확장하기 위한 최적의 조건을 결정함으로써 솔루션을 제공합니다.

Animal Alternative Technologies와 Umami Bioworks와 같은 선구적인 스타트업은 데이터 과학을 활용하여 확장 가능한 지적 재산과 기술을 개발하며 이 분야를 선도하고 있습니다. 이 분야의 또 다른 주목할 만한 스타트업은 AI와 로봇공학을 적용하여 바이오매스 발효의 테스트, 분석, 최적화를 자동화하는 Eternal입니다. 이러한 발전은 대규모 대체 단백질 생산을 위한 실행 가능하고 지속 가능한 경로를 모색하는 대형 제조업체에도 도움이 됩니다.

식품 산업에 AI를 적용하는 과제

식품 산업에 AI를 적용하면 비용 효율성, 속도, 맞춤화, 예측 기능, 데이터로부터 얻은 통찰력 등 많은 이점을 얻을 수 있습니다. 하지만 이 과정은 몇 가지 어려움에 직면해 있습니다.

제한된 과거 데이터 : 식품 기술과 같은 새로운 분야에서는 알고리즘에 적용할 과거 데이터가 부족하여 의미 있는 결과를 생성하기가 더 어렵습니다. 이용 가능한 경우 다양한 비정형적이고 이질적인 데이터 형식으로 발견되는 경우가 많습니다. 따라서 관련 입력 데이터를 보다 인식하기 쉬운 형태로 만들기 위한 개발이 필요합니다.

높은 구현 비용 : AI 시스템을 설정하고 유지 관리하는 데는 비용이 많이 들 수 있으며, 특히 소규모 회사의 경우 더 그렇습니다. 반면, 대기업의 현재 시스템은 미래에 적합하지 않을 수 있으며, 따라서 지속적인 개발을 위해 상당한 투자가 필요할 수도 있습니다.

법적, 윤리적 복잡성 : AI 시스템, 특히 예측 응용 프로그램의 복잡성이 증가함에 따라 잠재적인 AI 오류와 결과를 해결하기 위해 법적, 윤리적 관점에서 책임을 져야 하는 과제가 제기됩니다. 또한, AI가 전통 음식 문화에 미치는 영향을 평가하는 것은 전반적인 영향을 이해하는 데 중요합니다.

데이터 개인정보 보호 문제 : AI 애플리케이션을 최적화하기 위해 데이터 공유를 촉진하는 동시에 비밀 레시피와 같은 독점 데이터를 보호하는 것은 효과적인 거버넌스 메커니즘이 필요한 복잡한 과제입니다. 또한, 디지털 공격에 대한 보호도 중요합니다.

변화하는 규정 : 식품 관련 법률은 자주 바뀌므로 AI 시스템은 이러한 조정에 맞춰야 합니다. 또한 규정을 해석하는 데에는 종종 시간이 걸리는데, 현재 AI는 이에 적합하지 않을 수 있습니다.

다학제 협업 및 기술 공유 : AI와 식품 전문 지식을 결합하려면 다양한 분야(식품 과학자, 엔지니어, 데이터 과학자)의 전문가 간의 효과적인 소통이 필요합니다. 이를 위해서는 기술 공유를 가속화하고 부서 간 협력을 강화하여 통합적이고 데이터 기반의 의사 결정을 내려야 합니다.

소비자 수용 : AI로 생산된 식품에 대한 소비자의 우려와 두려움을 완화하려면 심층적이고 진정한 연구가 필요합니다. 그것은 길고, 심각하고, 값비싼 연구 과정입니다.

환경 영향 : 효율성 외에도 AI가 환경에 미치는 영향을 고려하고 환경 영향을 줄이는 이점과 비교해야 합니다. 이러한 과제를 해결하는 것은 식품 산업이 AI의 잠재력을 활용하는 데 중요한 역할을 하며, 동시에 AI의 한계와 사회적 영향을 사전에 해결하는 데에도 중요합니다.

식품 산업에서의 AI 적용 전망

2010년대 후반부터 세계적으로 AI 기반 식품 제품 개발을 전문으로 하는 스타트업이 급증했습니다. 핵심은 시장 분석, 소비자 통찰력 예측, 제품 및 프로세스 매개변수에 대한 예측 모델링과 같은 작업에 AI 기반 솔루션을 제공하는 것입니다.

스타트업과 식품회사가 혁신을 주도하기 위해 합병하는 사례가 점차 늘고 있으며, 가까운 미래에는 이러한 추세가 더욱 가속화될 것으로 예상됩니다. 데이터 품질, 처리 능력, 윤리 측면에서 과제가 대두되고 있지만, AI 애플리케이션은 이미 식품 산업에 깊숙이 침투해 있습니다. 따라서 조화로운 적용 메커니즘이 결정되면 AI가 식품 산업에 혁명을 일으킬 것으로 기대됩니다.

AI와 식품 기술 간의 강력한 시너지는 증가하는 식품 수요와 지속 가능성 요구 사항을 해결하기 위한 필연적인 연결 고리입니다. 소비자 수요 데이터에 기반한 신제품 디자인 영감부터 생산성을 개선하고 비용을 절감할 수 있는 새로운 공정 매개변수 제안까지, AI는 앞으로 식품 산업의 신제품 개발 주기에서 모든 단계를 최적화하는 데 도움이 될 것입니다.

(peakbridge.vc, ieeexplore.ieee.org에 따르면)

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