'AI는 젊은 술꾼들을 위한 와인을 만드는 데 도움을 줍니다'

Kara Maraden은 꽤 많은 포도원을 담당하고 있습니다.

미국의 대형 와인 회사인 Foley Family Farms의 포도 재배 이사인 그녀는 캘리포니아와 오레곤의 1,000마일에 걸쳐 흩어져 있는 2,000헥타르 이상의 포도나무를 책임지고 있습니다.

그녀는 분명히 모든 곳에 동시에 있을 수는 없지만 AI 기술 덕분에 Maraden 씨는 랩톱에서 개별 포도원의 물 요구량을 원격으로 확인할 수 있습니다.

샌프란시스코 북서쪽 나파에 거주하는 Maraden씨는 "온라인에 접속하면 300마일 떨어진 산타바바라에 어떤 관개가 필요한지 확인할 수 있습니다"라고 말합니다.

이전에는 포도나무의 물 요구량을 판단하는 것이 인간의 판단과 계산에 의해 이루어졌으나, Foley는 이제 캘리포니아에 본사를 둔 관개 회사인 Tule Technologies에서 만든 센서를 사용합니다.

Kara Maraden은 AI를 사용하여 포도원의 물 수요를 모니터링합니다.

미니 기상 관측소처럼 보이는 센서가 포도원 전체에 배치되어 있습니다. 수분 수준, 온도, 풍속 및 기타 환경 변수를 측정합니다.

그런 다음 이 모든 데이터는 Tule의 AI 소프트웨어 시스템에 입력되어 다양한 기상 조건에서 토양과 포도나무에서 얼마나 많은 수분이 증발하는지 계산하도록 훈련되었습니다. 그런 다음 AI는 포도나무에 필요한 관개량과 시기를 결정하고 앱 알림을 통해 포도원 관리자에게 알립니다.

Maraden 씨는 "우리는 항상 현장에 있습니다"라고 덧붙입니다. "하지만 데이터는 단순한 감정이 아닌 과학을 바탕으로 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 감정은 나쁘지 않지만 우리는 데이터를 사용하는 것을 좋아합니다."

Tule 센서는 물 요구 사항에 대한 정보를 와인 제조자의 노트북으로 직접 보냅니다.

Foley Family Farms는 비슷한 이름의 자매 회사인 Foley Family Wines와 함께 23개 브랜드로 미국 와인을 생산합니다. Maraden 씨는 AI 관개 센서가 "포도 품질과 일관성을 향상시켰다"고 말합니다.

Tule의 CEO인 Tom Shapland는 센서의 또 다른 이점은 노동력 부족을 극복하는 데 도움이 될 수 있다는 것이라고 말합니다. "AI는 연중무휴 24시간 내내 포도밭을 감시합니다."

Tule은 또한 Tule Vision이라는 AI 기반 앱을 만듭니다. 이 앱은 인간 사용자가 몇 분 동안 포도나무에 대한 비디오를 녹화한 후 포도나무의 목마름을 판단할 수 있습니다. AI는 다양한 물 요구에 따라 수백 개의 포도나무 이미지로 훈련되었습니다.

AI 기반 포도원 모니터링 장비를 제공하는 다른 공급업체로는 미국의 거대 기술 기업인 Cisco, 소규모 기업인 Ceres Imaging 및 Bloomfield AI가 있습니다.

와인 제조를 위한 포도가 수확되면 발효를 위해 와이너리로 옮겨집니다. 여기에도 이제 AI가 참여하고 있습니다.

캘리포니아에 본사를 둔 기술 회사 Tastry는 와인 메이커가 많은 소비자가 좋아할 와인을 만드는 데 도움이 되는 AI 기반 앱을 만듭니다. 이 소프트웨어는 와인의 화학적 구성을 분석하고 이를 미국 와인을 마시는 2억 4,800만 명의 취향 선호도에 대한 데이터베이스와 신속하게 비교함으로써 이를 수행합니다.

와인의 당도부터 산도, 탄닌까지 모든 것에 대한 맛 테스트입니다. 후자는 포도 껍질, 씨앗, 줄기에서 나오는 쓴맛과 떫은맛이 나는 화합물입니다.

Tastry는 와인메이커들이 대중적인 맛 프로필에 도달할 때까지 각 와인의 비율을 달리하여 다양한 기본 와인의 최종 와인을 더 잘 혼합하는 데 도움을 줄 수 있다는 아이디어입니다.

캘리포니아에 본사를 둔 와인 브랜드인 Atlas Wine Company의 관리 파트너이자 와인 메이커인 Alexandre Remy는 Tastry를 자신의 "GPS 시스템"이라고 설명합니다.

"나만의 레드 블렌드를 만들고 싶다면 10개의 서로 다른 포도원 중에서 선택합니다"라고 Remy 씨는 말합니다. "이것이 바로 AI가 빛을 발하는 곳입니다. 젊은 군중에게 어필하고 싶은지 아니면 경쟁업체의 와인을 선호하는 군중에게 어필하고 싶은지 내 목표를 결정하는 데 도움이 됩니다.

"시스템에 매개변수를 입력하면 이를 기반으로 혼합 제안이 제공됩니다."

Alexandre Remy는 AI가 와인 블렌딩에 도움이 된다고 말합니다.

Monika Christmann은 독일 Hochschule Geisenheim 대학교의 양조학(와인 제조 과학) 교수입니다. 그녀는 양이 많고 해마다 일관성이 필요한 와이너리에서는 AI가 특히 유용할 수 있다고 말합니다.

그러나 그녀는 또한 다양한 와인 구성 요소 간의 상호 작용을 예측하기 어렵고 AI가 아직 완전히 이해하지 못했다고 경고했습니다.

와인 전통주의자에게 있어서 포도밭이든 와이너리든 와인 제조에 AI를 사용하는 것은 혐오스러운 일입니다. 그들은 이것이 와인을 특별하게 만들 수 있는 장인의 기술을 파괴한다고 주장합니다.

영국 레스토랑 기업인 Tom Sellers Story Group의 수석 소믈리에인 Jonathan Kleeman은 "와인에 미묘함과 개성을 부여하는 기후, 토양, 포도 품종 간의 복잡한 상호 작용을 진정으로 이해할 수 있는 알고리즘은 없습니다."라고 말합니다.

"뛰어난 빈티지를 구별하는 균형, 구조 및 향의 미학도 감상할 수 없습니다. 와인에서 말하는 미네랄리티, 산미 또는 과일향은 기계에게는 의미가 없습니다. 진정한 양조업자는 [컴퓨터] 프로세서가 아닌 자신의 미각을 신뢰합니다."

Foley Family는 수많은 브랜드 이름으로 와인을 만듭니다.

와인 소매업체인 Yapp Brothers의 CEO인 Tom Ashworth는 자신이 와인을 만든다면 AI를 사용하지 않을 것이라고 말했습니다.

"와인 메이커가 AI가 의사 결정을 맡도록 허용하는 정도, 즉 수백 년의 경험을 대체하는 것은 도멘의 위험 선호도와 AI 자체의 정확성에 달려 있다고 생각합니다.

"현재 AI가 감독 없이 고객 서비스를 운영하도록 두지 않는 것처럼 양조의 핵심 프로세스에 대한 의사 결정을 AI에 맡기지 않을 것입니다."

캘리포니아로 돌아온 Maraden 씨는 AI가 인간 와인 메이커를 돕는 것이지 그들을 대체하는 것이 아니라고 반박합니다. "우리는 땅 위의 부츠입니다. 우리 자신은 항상 포도원에 있습니다"라고 그녀는 말합니다.

"[와인 분야에서] AI의 진정한 의미는 과학을 기반으로 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내리는 것입니다."