- 모엣 헤네시·UC 데이비스와 협력…‘생버섯 향’ 발생 전 감지하고 포도나무 질병·토양 평가로 연구 확대

 

아나로그디바이스가 모엣 헤네시(Moët Hennessy), 캘리포니아 대학교 데이비스 캠퍼스(UC 데이비스)와 AI 기반 센싱 기술을 이용해 포도와 와인에서 배출되는 휘발성 화학 특성을 분석하는 연구를 진행한다. 첫 실증에서는 와인의 생버섯 향(FMA) 발생 위험이 높은 샘플을 기존 방식으로 결함을 감지하기 전 단계에서 찾아냈다.

 

휘발성 화학 특성에서 품질 리스크 찾아내

이번 협력에 적용한 기술은 매사추세츠 공과대학교(MIT)의 초기 연구에서 출발했다. ADI는 다양한 애플리케이션에서 화학 특성을 분석하는 기술 플랫폼을 발전시켜 왔으며, 모엣 헤네시와 UC 데이비스는 이를 포도 재배와 와인 주조에 활용하는 방안을 연구하고 있다. ADI의 센싱·머신러닝 플랫폼은 포도 과육과 즙, 와인에서 배출되는 휘발성 화학 특성을 분석한다. 사전에 정의한 조건만 탐색하지 않고 복잡한 화학 데이터에서 중요한 신호를 AI로 식별하며, 지속적인 학습을 통해 생물학적 활동과 새롭게 나타나는 품질 리스크를 파악한다.

 

FMA 발생 전 위험 샘플 식별

첫 번째 검증 대상은 와인 품질 문제 가운데 하나인 생버섯 향(Fresh Mushroom Aroma, FMA)이다. 모엣 헤네시 로베르-장 드 보귀에 리서치 센터(Robert-Jean de Vogüé Research Center)는 FMA와 관련된 화학 특성을 머신러닝 알고리즘이 인식하도록 샘플과 관련 데이터로 구성한 자체 라이브러리를 구축했다. 학습 결과 시스템은 FMA 발생 위험이 높은 샘플을 전통적인 방식으로 결함을 감지하기 훨씬 전인 초기 단계에서 식별했다.

 

포도나무 질병·토양까지 분석 대상 확대

세 기관은 FMA를 넘어 생물학적 과정에서 나타나는 화학 특성을 측정하고 해석하는 연구를 진행하고 있다. 포도나무 질병의 조기 감지와 토양 평가를 비롯해 기후 변화와 산불 사고에 따른 결함 식별 등이 연구 대상에 포함된다. 연구진은 포도 재배 농가와 와인 주조업자에게 조기 감지와 의사결정에 필요한 정보와 맥락을 제공하는 도구를 개발하고 있다. 인간의 전문성을 대체하지 않고 장인정신과 경험, 판단력을 유지하면서 화학 특성 분석 결과를 활용하는 데 목적을 뒀다.

 

초기 협력 이후 ADI는 해당 기술을 다른 산업용 애플리케이션으로 확대할 계획이다. 모엣 헤네시와 UC 데이비스는 공유 참조 라이브러리를 더 폭넓은 포도·와인 산업에 활용하는 방안도 모색한다.

 

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