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인공지능은 식품 산업의 효율성과 지속 가능성을 높인다. 생산 자동화, 품질 관리, 공급망 최적화, 맞춤형 식품 개발 등에 활용된다. 이 책은 인공지능이 식품 산업을 어떻게 변화시키고 있는지 탐구하며, 지속 가능한 식품 시스템 구축을 위한 혁신적 해법을 제시한다.
품질 관리에서는 AI 기반 전자 코(E-nose)와 전자 혀(E-tongue)가 식품의 맛, 신선도, 질감을 평가하는 데 사용되고 있다. 이 기술은 특히 유제품, 과일, 음료 산업에서 널리 사용되며, 품질을 유지하고 신뢰도 높은 소비자 경험을 제공한다. 예를 들어 AI는 과일의 색상과 크기를 평가해 소비자가 선호하는 품질 기준에 부합하는 제품만을 선별할 수 있다. 이러한 기술은 생산 라인에서 자동으로 작동해 일관성을 보장한다.
－01_“식품 산업의 혁신과 AI” 중에서
스마트폰과 웨어러블 디바이스는 맞춤형 식품 솔루션을 개인의 일상생활에 통합하는 데 중요한 역할을 한다. 예를 들어 피트비트(Fitbit)와 같은 웨어러블 디바이스는 사용자의 신체 활동 데이터를 실시간으로 모니터링해 소모된 칼로리를 계산한다. 식단 앱 마이피트니스팔(MyFitnessPal)은 이 데이터를 기반으로 개인의 영양 목표에 맞는 식품을 추천한다. 또한 애플 헬스(Apple Health)와 연동된 아이폰 앱은 사용자의 건강 기록과 운동 패턴을 분석해 맞춤형 식사 계획을 제공한다. 이러한 기술들은 사용자가 자신의 건강 목표를 효과적으로 달성하도록 지원하며, 개인화된 식품 선택의 효율성을 극대화한다. 이러한 디바이스는 사용자의 활동 수준, 칼로리 소비, 식습관을 실시간으로 모니터링해 개인화된 식품 추천을 제공한다.
－05_“맞춤형 식품 개발의 미래” 중에서
AI는 에너지 사용 패턴을 분석하고 효율성을 극대화하는 시스템을 개발해 온실가스 배출을 줄이는 데 기여한다. 일례로 AI는 에너지 집약적 공정에서 에너지 소비를 실시간으로 모니터링하고 최적의 에너지 사용 전략을 제안해 생산 공정의 탄소 배출을 최소화한다. 네슬레는 남아프리카공화국 프리토리아의 바벨레기(Babelegi) 공장에서 에미션캡처컴퍼니(Emissions Capture Company, ECCO)와 협력해 ‘화이트박스(WhiteBox)’라는 머신러닝 기반 기술을 도입했다. 이 기술은 생산 과정에서 발생하는 1차 탄소 배출(Scope 1 CO2 emissions)을 포집해 이를 소비재, 식품, 동물 사료, 화장품, 의약품 등의 생산에 활용되는 친환경 제품으로 전환한다. 또한 산업 폐수를 재활용해 연간 약 10만 세제곱미터의 물을 절약할 수 있다.
－07_“지속 가능한 식품 산업을 위한 AI” 중에서
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