세상에서 최초로 요리사(셰프) 대신에 기계가 조리하는 모습을 선 보인 해가 2014년이다. 총 11번의 시행착오 끝에 완성된 그(녀)는 영국태생으로 '몰리(Moley)'라는 이름의 로봇키친(Robot Kitchen)이다.

요리사는 주방에서 정해진 역할만 수행하는 반면, 몰리는 요리뿐만 아니라 요리가 끝나면 주방을 말끔하게 정리하고 자외선 빛을 이용해 소독까지 하는 시스템키친(System Kitchen)이다.

로봇키친은 관절이 회전하는 로봇 팔, 오븐, 식재료와 도구를 올려놓는 선반, 요리 레시피까지 제공하고 로봇을 조작하기 위한 터치 스크린 등으로 구성돼 있다. 사용자는 스마트폰이나 터치 스크린을 통해 로봇키친을 작동하면 된다.

이 로봇 시스템은 사람의 손처럼 관절형 손가락을 지닌 두 개의 로봇팔, 모터 24개, 마이크로 제어장치 26개, 센서 129개가 장착돼 있어 요리사처럼 정교한 동작이 가능하다. 최대 5000종류의 요리가 가능하며 머신러닝을 통해 고객이 원하는 조리법도 학습할 수 있다.

냉장고에서 재료 꺼내기, 화력(불세기) 조절, 수도꼭지에서 나오는 수도물을 냄비에 따르기, 식재료 혼합하기, 접시에 음식 담기(플레이팅) 등의 조리에 필요한 각 단계별 동작을 사람과 거의 동일한 수준으로 수행한다.

관절이 회전하는 로봇 팔은 모든 게 정해진 위치에 세팅되어 있다면 감지센서와 카메라를 통해 주방기구와 재료를 자유롭게 사용할 수 있다. 바닥에 떨어진 식재료가 있다면 이를 치우기도 한다. 사용자가 메뉴 플랫폼 화면에서 레시피를 선택하기만 하면 로봇이 알아서 요리를 한다.

로봇키친은 셰프가 요리하는 장면을 3D모션 캡쳐기술을 활용해 미리 학습한 레시피를 그대로 재현할 수 있다. 셰프가 레시피를 업로드 해 놓으면 태블릿이나 터치 스크린으로 내려받아 활용 할 수도 있다. 로봇 팔은 요리가 진행되는 동안에는 자연스럽게 동작을 멈춘다.

사용자의 안전을 위해 보호 스크린이 있으며 다칠 염려가 있는 칼 대신에 안전장치(Safty Sensor)가 장착된 음식처리장치(food processor)를 사용한다. 가격에 부담을 느끼는 고객을 위해 고객이 원하는 규격(Spec)대로 기능과 사양을 변경할 수 있다. 이 덕분에 2014년 출시 당시 가격은 약 3억원이었으나 2017년에는 1600여만원 정도로 대폭 낮아졌다.

한편 2017년 당시 일본 도쿄의 국제전시장에서 스즈모(鈴茂)기공에서 선보인 초밥로봇은 한 시간당 4800개의 초밥을 만들 수 있고 고추냉이를 올려주거나 접시에 옮겨 담는 기능도 추가할 수 있다고 하였다. 높이 60㎝가량의 기계 윗부분에 밥알을 넣고 동작 버튼을 누르자 마자 초밥 덩어리가 눈 깜작할 사이에 쏟아져 나왔다.

최근 국내 푸드테크 기업 중 한 곳은 분자단위의 센싱기술로 음식의 맛을 객관적으로 수치화하여, AI조리 로봇을 통해 외식업계의 최대 난제인 인건비 문제와 음식의 퀄리티 편차 문제를 해결하였다.

이 기업의 핵심기술은 분자 수준의 카메라 감지 센서를 활용하여 마이야르 반응, 육즙의 손실, 콜라겐 변성 등을 실시간으로 측정하고 제어하는 인공지능 기술이다.

마이야르 반응은 음식의 풍미와 색깔을 결정짓는 중요한 화학 반응으로 고기의 아미노산과 당분이 고온에서 반응하여 갈색으로 변하면서 독특한 풍미를 생성하는 현상이다.

이 반응은 스테이크, 구운 야채 등 다양한 요리에서 중요한 역할을 한다. 육즙 보존은 음식의 촉촉함과 풍부한 맛을 유지하는 데 필수적이다. AI셰프 로봇은 이러한 요소를 실시간으로 분석한다.

분자 센싱이란 음식의 맛과 품질을 결정하는 핵심 요소들을 분자 단위로 정밀하게 측정하는 기술이다. 마치 현미경으로 세상을 보듯이 아주 작은 단위까지 분석하여 맛을 객관적인 데이터로 수식화하는 것이다.

요리를 한다는 것은 각각의 식재료가 가열되면서 수많은 물질들이 분자화학 반응을 일으켜 동일한 조건이라 하더라도 매번 맛이 달라지는 특성이 있다.

현존하는 자동화 솔루션은 미리 정해진 방식으로 조리하기 때문에 요리의 퀄리티를 일관되게 유지하기 힘들다. 하지만 프랜차이즈 본사에서 헤드셰프의 요리를 수치화해 데이터베이스(DB)에 저장하고 AI셰프 로봇이 동일한 수치로 조리함으로써 비용절감 및 퀄리티 향상이 가능하다. 분자 카메라 센서를 사용하여 음식의 맛에 영향을 미치는 요소들을 분 단위로 수치화하는 AI 알고리즘을 적용했다.

이 기업은 출시 9개월 만에 35개 브랜드의 도입이 결정되었으며, 올해의 생산량은 계약이 완료된 상태이다. 내년에는 1200대의 로봇을 공급할 예정이며, 평균적으로 매달 4개의 프랜차이즈와 계약을 체결하고 있다. 2027년에는 약 1만6000대의 로봇을 공급할 계획이다.

한편 또 다른 AI는 사용자의 유전자 데이터를 기반으로 영양정보를 분석해 개인에게 맞는 이상적인 식사를 제안한다. 딥러닝 기반 이미지 분석을 통해 식단을 추적하고 사용자 맞춤형 영양정보를 추천하는 서비스로서 스마트폰으로 음식 사진을 찍으면 음식의 내용을 인식한 후 개인의 건강 상태에 맞는 영양정보를 추천해준다.

예를 들어 사용자가 아침에 먹은 토스트와 계란 사진을 찍으면 그 사진을 분석해서 "토스트에는 탄수화물이 많고, 계란에는 단백질이 풍부하다"는 식으로 이미지 탐지를 통한 사용자의 영양상태를 평가하여 사용자의 영양 상태에 맞는 영양정보를 추천한다. 이 AI는 아마존 다이나모DB, 아마존 EC2, YOLOv3, 패스트API, 플러터 등의 기술을 활용하였다.

최근 개발된 자동으로 회전하는 AI오토웍(Auto Wok)은 중화요리 업계에 반가운 일이 아닐 수 없다. 바야흐로 인공지능이 조리한 맛의 시대에 돌입 한 듯하다. /연윤열 인천푸드테크협회 사무총장, 푸드테크 칼럼니스트