새로운 AI 도구, 아보카도 익음 예측 가능

오리건 주립 대학과 플로리다 주립 대학의 연구진은 스마트폰 이미지를 사용하여 아보카도의 익음 정도와 내부 품질을 정확하게 예측하는 인공지능 시스템을 개발했습니다.

이 혁신적인 도구의 세부 사항은 다음과 같습니다. 출판 Current Research in Food Science 저널에 발표된 이 연구는 음식물 쓰레기를 크게 줄이고 소비자와 소매업체가 아보카도를 사용하거나 판매할 때 더 현명한 선택을 할 수 있도록 도울 수 있습니다.

오리건 주립대 농업과학대학 식품과학기술학과 조교수이자 교신저자인 루야오 마(Luyao Ma)는 보도자료를 통해 "아보카도는 과숙으로 인해 전 세계적으로 가장 많이 낭비되는 과일 중 하나입니다."라고 밝혔습니다. "저희의 목표는 소비자와 소매업체가 아보카도를 언제 사용하거나 판매할지에 대해 더 현명한 결정을 내릴 수 있도록 돕는 도구를 만드는 것이었습니다."

이 학제간 팀은 1,400개가 넘는 하스 아보카도 iPhone 사진을 사용하여 AI 모델을 훈련시켰습니다.

AI 시스템은 놀라운 정확도를 보였습니다. 아보카도의 단단함(익음의 중요한 지표)을 약 92%의 정확도로 예측하고, 신선한 과일과 썩은 과일을 84% 이상의 정확도로 구별했습니다.

이러한 결과는 모델의 견고성을 시사하며, 연구진은 더 많은 이미지가 추가됨에 따라 모델의 안정성이 더욱 향상될 것으로 기대합니다. 연구진은 이 기술이 다른 식품에도 적용되어 AI를 활용하여 숙성도와 전반적인 품질을 평가할 수 있기를 기대합니다.

앞으로 연구팀은 이 도구를 더욱 발전시켜 소비자들이 집에서도 사용할 수 있도록 하여 아보카도가 가장 잘 익었을 때 즐길 수 있도록 할 계획입니다. 이를 통해 아보카도를 자른 후 갈색 반점이 생기는 흔한 불편함을 피할 수 있을 것입니다.

이 기술은 가정용 외에도 아보카도 가공 시설에서 유망한 활용 분야로, 분류 및 등급 분류 과정을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 더 익은 것으로 확인된 배치는 더 가까운 소매업체로 배송되어 운송 중 낭비를 최소화할 수 있습니다. 소매업체 또한 아보카도의 숙성도에 따라 판매 우선순위를 정함으로써 이점을 얻을 수 있습니다.

이 연구는 기계 학습 기술을 사용하여 식품 품질을 평가한 이전 연구를 기반으로 합니다.

"이러한 한계를 극복하기 위해 우리는 모양, 질감, 공간 패턴을 포함한 더 광범위한 정보를 자동으로 수집하는 딥러닝 접근법을 사용하여 아보카도 품질 예측의 정확도와 견고성을 높였습니다."라고 식품과학기술학과 박사과정생이자 제1저자인 이인환이 덧붙여 말했습니다.

마 씨가 아보카도에 집중하는 이유는 높은 시장 가치와 높은 폐기율 때문입니다. 또한, 그녀는 아보카도 토스트를 즐겨 먹는 사람으로서, 과일의 익는 시기가 예측할 수 없어 종종 좌절감을 느끼곤 했다는 개인적인 경험도 언급했습니다.

이 연구는 시급한 전 세계적 문제인 음식물 쓰레기 문제를 다룹니다. 전 세계 식량 생산량의 약 30%가 낭비되고 있습니다. 이에 따라 미국 농무부와 환경보호청(EPA)은 2030년까지 음식물 쓰레기를 절반으로 줄이겠다는 국가적 목표를 설정했습니다.

마 씨는 "아보카도는 시작에 불과합니다."라고 덧붙였습니다. "이 기술은 훨씬 더 광범위하게 적용되어 소비자, 소매업체, 유통업체가 더 현명한 결정을 내리고 낭비를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다."

출처: 오레곤 주립 대학