지금, 창업가들이 희망을 인공지능에 걸고 답을 찾고 있다. 그들은 맛과 질감이 모두 진짜 쇠고기와 같은 것을 생산하려고 하기 때문에 살아있는 동물이 햄버거로 만들어졌는지 분간할 수 없다. 고기는 그들의 유일한 목표가 아니다. 마요네즈, 과자, 치즈, 초콜릿 및 동물 재료로 만든 다른 모든 음식이 그들의 시선 안에 있다. 이들의 꿈은 세계 음식의 기본 채식을 시켜 식물성 음식의 선택을 메뉴에서 가장 간단하고 저렴하며 편리한 선택으로 만드는 것이다.
20 15 카림 피차라, 마티아스 무치닉, 파블로 사모라가 NotCo 회사를 설립했다.
물론 동물성 음식을 대체한다는 생각은 신선하지 않지만, AI 는 더 강력하고 유망한 방법을 제공한다. 식품과학자들이 새로운 원자재를 탐구하고, 놀라운 새로운 식단을 개발하고, 계란, 우유, 육류에서 맛있는 지방과 단백질을 복제할 수 있는 혁신적인 방법을 찾을 수 있게 해준다.
육류 대체품을 찾는 첫 번째 단계는 가능한 많은 후보를 확정하는 것이다. 이는 세계 각지에서 식용 식물을 찾아 완성할 수 있다. 문제는 어떤 것이 효과가 있는지 정확히 아는 사람이 없다는 것이다. 매일 이런 음식을 먹는 사람이라도 돼지고기나 계란 대신 쓸 수 있다는 것을 모른다. 그런 다음 음식을 분석하십시오. 연구원들은 각 식물 성분이 무엇으로 구성되어 있는지, 그리고 각 성분의 비율을 알아야 하며, 이는 분자 수준에서 이해해야 한다. 분석의 상세 수준에 따라 이 모든 데이터는 수천 또는 수백만 개의 항목이 있는 데이터베이스에 기록됩니다. 식량 농기구에 따르면 세계에는 25 만여 종의 식용 식물이 있지만, 각 식물에는 수많은 품종이 있다.
만약 이 문제가 아직 어렵지 않다면, 또 다른 문제는 이 서로 다른 구성요소들이 어떻게 상호 작용하는가이다. 잘못된 조합과 특정 조합은 예상치 못한 불쾌한 맛이나 불량반응을 일으킬 수 있다. 산마르틴이 지적한 바와 같이 문제는' 화합물 간의 상호 작용이 매우 복잡하다' 는 것이다. 즉, 예측할 수 없는 상황에서 많은 일이 잘못될 수 있다는 뜻이다.
이렇게 많은 변수를 피드백하는 것은 놀라운 과정이지만, 이것이 바로 AI 의 용무지이다. AI 는 완전히 운에 의존하는 인공 취향보다는 좀 더 논리적인 방법을 사용한다. 그것은 기계 학습을 통해 이루어졌는데, 기본적으로 컴퓨터가 시험 착오를 통해 어떻게 문제를 해결할 수 있는지를 배우게 하는 것이다. (존 F. 케네디, 컴퓨터명언) 얼굴 인식에서 의사가 암을 발견하는 데 도움을 주는 것에 이르기까지 다양한 문제를 해결하는 데 쓰인다.
AI 는 처음으로 정확한 결과를 얻지 못했지만, 실수할 때마다 교훈을 얻고 개선한다. 이는 보통 인간의 피드백 덕분이다. 결과는 놀라울 수 있습니다. Hampton Creek 은 최근 녹두라는 인도 콩꼬투리 단백질 분리물이 스크램블 에그와 비슷한 특성을 가지고 있다는 것을 발견했다. NotCo 의 가장 현란한 식단 중 하나는 브로콜리, 구기자, 버섯, 견과류의 이상한 조합인 초콜릿 제품입니다. 하지만 그들은 우리와 공유하고 싶지 않습니다.
그러나, 이 새로운 음식들을 창조하는 것은 단지 첫 번째 도전일 뿐, 사람들이 그것들을 먹도록 설득하는 것은 또 다른 일이다. 런던 제국공대 식품마케팅 명예교수 데이비드 휴스는 "우리의 음식 변화는 매우 느리다" 고 말했다. 더 나은 선택이 있다 하더라도, 음식 소비 패턴은 깊이 뿌리박혀 있다. 많은 돈을 들여 마케팅을 하는 것은 매우 중요하다. Hampton Creek 은 2 억 2 천만 달러의 투자를 받았고, NotCo 도 260 만 달러를 모금했지만, 국제 식품거물인 네슬레 회사의 2295 억 달러 수준에 미치지 못했다.
휴스는 이 모든 참가자들이 미래에 기회를 가질 것이라고 생각한다. 건강, 환경 및 동물 복지의 조합은 "사람들이 이러한 AI 제품을 더 쉽게 받아들일 수 있게 할 것" 입니다. 그는 그것들이 세계 단백질 시장의 중요한 부분이 될 수 있다고 생각한다. 또 다른 문제는 그들이 원하는 글로벌 영향력을 얻는 것을 막을 수 있다. 원래 알고리즘에도 자체' 음식 선호도' 가 있었다. 산마르틴은 "어떻게 훈련시키고, 데이터를 해석하고, 데이터를 추출하는 과정에서 AI 가 빗나갈 수 있다" 고 설명했다.