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"Sony AI and Korea University - ingredient pairing with FlavorGraph"
Among the partnerships we’re setting up to drive our Gastronomy Flagship Project, we’re excited that our work with Korea University (KU) is already pushing our understanding of how AI can meaningfully pair ingredients. A project looking to advance flavor pairing knowledge has resulted in an ingredient mapping tool called FlavorGraph.
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The origins of FlavorGraph lie in the work of Donghyeon Park, Keonwoo Kim and Professor Jaewoo Kang. From November 2019 to March 2020, Donghyeon joined Sony AI as an intern, and during his stay worked on AI for recipe creation. The aim was to develop an intelligent deep learning model that recommends complementary and novel ingredient pairings to help chefs with new creations.
"식재료에서 나아가 맞춤 레시피까지 추천하는 인공지능 개발이 목표"
100만 개 레시피를 분석 및 학습해 식재료의 조합을 추천하는 인공지능 모델 '키친넷'은 데이터 분석 결과를 음식 조합에 적용할 수 있는 인공지능 시스템의 가능성을 최초로 열었다는 점에서 의미가 크다. 또 요식업계 전문가가 추천하는 <What to Drink with What You Eat>라는 푸드 페얼이 가이드북과 일치하는 이 연구 결과는 지난 8월 마카오에서 열린 AI 최고 권위 학술대회 중 하나인 'IJCAI-19'에 발표해 주목받았다. <뉴트리앤>은 키친넷을 만든 강재우 교수와 인공지능 프로그램에 개발에 동참한 박동현 연구원을 만나 궁금한 이야기를 물었다.
"레시피 추천 인공지능 모델 '키친넷(KicheNette)"
고려대학교 컴퓨터학과 강재우 교수 연구팀이 100만 개의 레시피를 분석하고 푸드 페어링 추천이 가능한 인공지능 모델 '키친넷(KitcheNette)'을 개발했다. 이번 연구를 주도한 박동현 박사과정 연구원은 딥러닝(Deep Learning) 기반 '샴 쌍둥이 네트워크(Siamese neural network)' 시스템을 음식 데이터 분야로 확장한 인공지능 모델을 개발했다.
"이 재료를 넣으면 맛있어요"...조리법 개발 돕는 인공지능
"[강재우 / 고려대 컴퓨터학과 교수 : 100만 개의 조리법을 분석해서 확인해보니까 3,500개 정도의 고유한 음식 재료가 등장했어요. 어떤 특정 음식 재료에 대한 3,500개의 점수를 계산할 수 있고요.]
[박동현 / 고려대 컴퓨터학과 박사과정: 음식 계에서 쓰는 음식 페어링에 대한 가이드북이 있다고 소개 받았고, 실제로 저희 모델이 보여준 결과도 큰 흐름에 있어서 기준이 비슷했다고 볼 수 있습니다.]
이 인공지능이 추천한 식재료 가운데는 과거에 전혀 사용된 적이 없지만, 함께 사용해도 좋을 만한 새로운 재료도 등장합니다. 이를 바탕으로 요리한다면, 기존에는 해보지 못했던 창의적인 음식도 만들 수 있는 겁니다."
"이 재료를 넣으면 맛있어요"...조리법 개발 돕는 인공지능
[2019-09-09 11:23:32 YTN 사이언스 기사원문]
"맞춤 레시피 개발하는 AI로봇 기대 하세요"
검색창에 `레드와인`을 입력한다. 3500가지 식재료 중 레드와인과 가장 잘 어울릴 것으로 프로그램이 예측한 재료는 비프 스톡. 궁합을 점수로 나타내면 0.35점이다. 점수가 0.25점을 넘으면 잘 어울리는 재료 조합 상위 4%에 들어간다. 이 프로그램은 기존에 함께 사용된 적은 없지만 잘 어울릴 법한 재료 조합도 추천해준다. 술 종류인 진과 아쿠아빗(북유럽 지역 술), 샴페인과 레몬 소르베 등이 창의적인 추천 조합으로 꼽힌다.
박동현 연구원(28)을 포함한 강재우 고려대 컴퓨터학과 교수 연구팀은 이처럼 창의적인 식재료 조합을 추천해주는 인공지능(AI) 모델 `키친넷(KitcheNette)`을 개발했다. 키친넷은 `인공지능과 레시피 조합`이라는 의미와 취사시설이라는 중의적인 뜻을 담고 있다. 인공지능과 식품을 융합한 사례는 과거에도 있었으나 화학 성분을 분석해 유사한 성분을 지닌 식재료를 찾아주는 데 그쳤다. 성분을 일일이 사람이 입력해야 해 식재료 개수도 1000개에 불과했다.
강 교수는 "궁극적으로는 레시피를 개발하는 기계를 만드는 것이 목표"라고 말했다. 일대일로 식재료를 조합하는 데서 나아가 3개 이상 식재료 조합을 분석하고, 식품 조리법까지 고려할 수 있는 모델을 만드는 것이다. 그는 "레시피에도 어느 정도 공식이 있는 만큼 로봇이 쓸 수 있는 가능성도 있을 것"이라며 "좋은 재료 조합을 바탕으로 컴퓨터가 레시피 초안을 제공하고, 사람이 그를 다듬는 협업까지도 가능하지 않을까 한다"고 덧붙였다.
"강재우 교수팀, 세계적 권위 정밀의료 신약개발 드림챌린지 우승"
얀센, 바이엘 등 다국적 제약사가 참여한 정밀의료 신약개발 드림챌린지에서 신약개발 비전공자인 AI전문가들로 구성된 고려대 컴퓨터학과 강재우 교수 연구팀이 우승을 차지해 화제다. 정보대학 컴퓨터학과 강재우 교수팀(강재우 교수, 전민지 연구교수, 박동현 박사과정, 이진혁 석박통합과정, 전휘상 석사과정, 고미영 석사과정, Aik-Choon Tan 콜로라도대학 의대 교수)은 현지시각 12월 8일(토) 미국 뉴욕에서 열린 ‘정밀의료 신약개발 드림챌린지(Multi-targeting drug DREAM Challenge)’에서 우승했다.
"강재우 교수 연구팀, 글 읽고 학습하는 인공지능 개발 "
생명의료 논문 이해도 테스트에서 미국 의대교수들 능가, 연구 결과 JMIR Medical Informatics 저널 게재돼
고려대 컴퓨터학과 강재우 교수 연구팀이 스스로 글을 읽고 전문 지식의 습득이 가능한 인공지능을 개발했다. (...) 이번 연구는 고도의 전문지식을 요하는 분야에서 기계 이해 시스템의 가능성을 최초로 탐구하고, 모델 학습에 필요한 데이터와 알고리즘을 제안하여 후속연구의 기틀을 다졌다는 데에 의의가 있다. 이번 연구 결과는 2018년 1월 JMIR Medical Informatics 저널에 게재됐다.