인공지능(AI)을 활용해 스캔 한 번으로 곡물 같은 불균일한 물질의 품질을 실시간으로 정밀 분석하는 기술이 개발됐다.
시웨어 시스템즈(Si-Ware Systems), 이집트 아인샴스대, 프랑스 귀스타브 에펠대 공동 연구팀은 4일(현지시간) AI 기반 공간 스캐닝 기술로 휴대용 분광 센서의 분석 정확도를 크게 높이는 데 성공했다고 밝혔다.
농업이나 식품 산업에서 휴대용 분광 센서는 토양, 작물, 식품의 품질과 안전성을 신속히 파악하는 데 쓰인다. 하지만 곡물처럼 입자 크기가 제각각이고 불규칙하게 섞인 시료는 빛이 부딪힐 때마다 다른 신호를 보내는 '공간적 잡음'이 발생해 정확한 분석이 어려웠다.
연구팀은 이런 문제를 해결하기 위해 초소형 정밀기계 기술(MEMS) 기반의 근적외선(NIR) 분광 센서로 시료 표면을 빠르게 훑는(스캐닝) 방식을 고안했다. 센서가 고속으로 움직이며 여러 지점의 데이터를 수집하고, AI가 이를 평균 내 분석함으로써 공간적 잡음을 효과적으로 상쇄하는 원리다.
연구팀이 밀과 건초 등 실제 시료로 실험한 결과, 공간 스캐닝 기술을 적용했을 때 측정 반복 정밀도가 최대 5.75배 향상된 것으로 나타났다. 이는 고정된 위치에서 한 번 측정하는 기존 방식의 한계를 극복한 결과다.
특히 AI를 이용한 화학 계량 분석에서 정확도가 크게 개선됐다. 10mm 크기 센서로 밀 시료를 한 번 스캔했을 때, 단백질 함량 예측 오차는 60.2%, 수분 함량 예측 오차는 43.5% 감소했다.
이는 실험실에서 시료를 여러 번 채워 넣고 반복 측정해야 얻을 수 있는 수준의 신뢰도를 단 한 번의 스캔으로 구현한 것이라고 연구팀은 설명했다.
연구팀은 "이번 성과는 정밀 농업이나 스마트 산업 현장에서 쓰이는 휴대용 센서의 구조와 작동 방식을 설계하는 데 기초적인 접근법을 제공한다"며 "향후 기술이 더욱 발전하면 분석 장비를 한층 더 단순화할 수 있을 것"이라고 밝혔다.