아나로그디바이스, AI 화학 센싱 기술로 와인 품질 결함 사전 예측… 스마트 농업 혁신 가속-아이씨엔매거진

모엣 헤네시·UC 데이비스와 산학 협력으로 ‘생버섯 향(FMA)’ 조기 감지 성공… 토양·질병 등 산업용 생체 센싱으로 확장

글로벌 반도체 기업 아나로그디바이스(ADI, Analog Devices, Inc.)가 프랑스 주류 기업 모엣 헤네시(Moët Hennessy), 포도 재배 및 양조학 연구 중심 대학인 캘리포니아 대학교 데이비스 캠퍼스(UC Davis)와 손을 잡았다. 3개 기관은 인공지능(AI) 기반의 화학 특성 감지 기술을 농업과 와인 생산 공정에 접목하는 공동 연구 성과를 공개했다.

이번 기술은 포도 과육, 포도즙, 발효 중인 와인에서 공기 중으로 배출되는 미세한 휘발성 화학 분자를 실시간으로 감지하고 해석한다. 기존의 복잡한 실험실 화학 분석 방식보다 분석 시간을 대폭 단축하고 비용을 낮췄다. 이를 통해 포도 재배 농가와 양조 기술자는 자연 생물학적 변화와 잠재적인 품질 저하 요인을 조기에 파악할 수 있다.

머신러닝 기반 화학 스펙트럼 분석으로 생버섯 향(FMA) 사전 감지

이번 협력의 첫 번째 핵심 실증 성과는 와인의 향미를 훼손하는 대표적 결함인 ‘생버섯 향(FMA, Fresh Mushroom Aroma)’을 사전에 예측한 것이다. 모엣 헤네시의 로베르-장 드 보귀에 리서치 센터(Robert-Jean de Vogüé Research Center)는 다양한 포도 샘플의 화학 데이터를 축적해 독자적인 데이터 라이브러리를 구축했다. 아나로그디바이스는 매사추세츠 공과대학교(MIT)의 기초 연구를 바탕으로 발전시킨 센싱 및 머신러닝(Machine Learning) 플랫폼을 제공했다.

기존 양조 방식에서는 발효가 상당 부분 진행된 뒤에야 사람이 냄새를 맡고 결함을 인지했다. 반면 이번에 개발된 AI 센싱 시스템은 FMA 위험 요소를 아주 초기 단계에서 포착한다. 센서가 측정한 광범위한 화학 스펙트럼 데이터 중에서 인공지능이 위험 징후와 직결된 핵심 신호 패턴을 스스로 찾아낸다. 이로써 양조업자는 부패나 오염이 확산하기 전에 선제적인 품질 관리 조치를 취할 수 있다.

스마트 농업 질병 진단부터 산업용 생체 센싱까지 플랫폼 확장

이 시스템은 단일 화학 성분만을 측정하는 기존 센서와 달리, 복잡한 생체 화학 데이터를 지속해서 학습하는 개방형 플랫폼 아키텍처를 채택했다. 이에 따라 와인 주조뿐만 아니라 다양한 스마트 농업(Smart Agriculture)과 환경 모니터링 영역으로 기술 확장이 가능하다.

연구진은 이 플랫폼을 포도나무 질병 조기 진단, 농경지 토양 상태 평가, 기후 변화 및 산불로 인한 연기 오염 감지 등으로 적용 범위를 넓히고 있다. 이는 현장 작업자의 직관과 오랜 경험을 대체하는 것이 아니라, 정확한 과학적 데이터를 제공해 작업자의 의사결정을 돕는 보조 도구 역할을 한다. 아나로그디바이스는 이번 프로젝트를 발판 삼아 물리적 현상의 화학 정보를 디지털 데이터로 변환하는 인텔리전트 엣지(Intelligent Edge) 솔루션을 다양한 산업 공정으로 확대 공급할 계획이다.