세상에서 음식 낭비만큼 아까운 게 없죠.
그러나 매년 거의 1,000억 달러의 음식물이 외식업계에서 낭비되고 있습니다. .
외식업계에서는 손님의 수가 분명하지 않더라도 음식을 부족하게 준비할 수는 없습니다. 그래서 많은 경우 주방 직원들은 과도한 식사량을 준비할 수 밖에 없습니다. 결국, 사용하지 않은 재료들은 모두 쓰레기통으로 버려지게 되죠.
여기 영국기업 윈나우(Winnow)를 소개합니다. 윈나우는 AI를 통해 업소용 주방에서 낭비되는 음식물 쓰레기를 줄일 수 있도록 돕습니다.
AI로 음식물 쓰레기를 줄이다
매년, 전세계적으로 인간의 음식 소비를 위해 생산되는 음식의 약 3분의 1가량이 낭비되고 있습니다. 무려 13억 톤이나 되는 엄청난 양입니다.
윈나우는 최신 제품인 윈나우 비전(Winnow Vision)으로 음식물 쓰레기의 엄청난 수치를 줄이기 위해 돕는데요, 이 제품은 셰프가 음식을 버리는 순간에 음식을 자동으로 감지, 식별, 측정합니다.
이 시스템에는 주방용 표준 쓰레기통 아래에 디지털 저울 세트가 포함돼 있습니다. 그리고 그 위에는 엔비디아 젯슨 TX2(Jetson TX2) 슈퍼컴퓨터 모듈을 포함한 카메라와 컴퓨팅 시스템이 탑재돼 있죠.
모듈은 카메라에 포착된 영상과 디지털 저울에 기록된 무게를 가지고 버려지는 내용물의 정체와 그 양을 인지하는데요. 젯슨 TX2에서 사용하는 뉴럴 네트워크는 텐서플로우(TensorFlow)의 엔비디아 V100 GPU와 AWS 인스턴스를 사용해 트레이닝 됩니다. 이 시스템은 다양한 범주의 음식을 식별하기 위해, 식품 항목당 최대 1,000개 이르는 방대한 양의 이미지를 트레이닝용 데이터로 필요로 하기도 합니다.
수집된 데이터가 클라우드에 전송돼 처리되고 나면, 정기 보고서가 만들어져 주방 직원들에게 공유되는데요. 보고서에는 버려지는 음식의 양과 종류, 그리고 주방 쓰레기를 줄일 수 있는 방법에 대한 권고사항이 상세하게 기술돼 있습니다.
윈나우의 공동 창업자 겸 CEO인 마크 존스(Marc Zornes)는 젯슨 TX2(Jetson TX2)가 현장에서 제공하는, 일명 ‘엣지 추론’이라고 알려진 실시간 딥 러닝 결과가 중요한 이유에 대해서 설명했습니다.
존스는 “우리는 고객이 신속하고 안정적인 인터넷 연결이 보장되지 않는 환경에서 즉각적인 결과를 얻는 것을 매우 중요하게 생각합니다”라며, “현장에서 젯슨 TX2 장치를 사용하면 실시간으로, 그리고 ‘사람보다 월등한’ 이해력으로 주방 쓰레기통에 무엇이 버려지고 있는지에 대해 제공할 수 있죠”라고 말했습니다.
젯슨 TX2 모듈은 여러 프로세스를 실행할 수 있습니다. 엣지에서 완벽한 시스템을 갖춘다는 것은 윈나우 팀이 클라우드 작업에서 얻은 지식을 재사용하여 엣지 패러다임에 적용할 수 있다는 것을 의미하는데요. 젯슨 플랫폼은 현재 뿐만 아니라 미래의 작업량을 포괄할 수 있을 만큼 강력하며, 윈나우가 새로운 솔루션을 실험하고 설계할 수 있을 만큼 충분히 유연하답니다.
비즈니스는 목표는 2025년까지 10억 달러 절약
윈나우 비전은 쓰레기로 버려지는 음식을 80%의 정확도로 식별하는데요, 이는 이미 인간 수준을 월등히 뛰어 넘었습니다. 이 수치는 시간이 지나 점점 더 많은 데이터를 수집할수록 증가할 것입니다.
윈나우는 이 시스템을 이미 75개 이상의 주방에 설치했고, 앞으로 몇 년 안에 수천 개의 더 많은 주방에 보급할 예정입니다. 이케아(IKEA)와 에마르(Emaar)는 주방에 윈나우 비전을 설치한 몇 개 회사들 중 일부이죠.
음식물 쓰레기의 양을 줄이는 것은 오직 기업들에만 유익한 것은 아닙니다. 프로세스를 자동화하면 주방의 작업 효율도 높아지는데요. 직원들을 위한 음식관리 교육이 덜 필요해지고, 직원들이 메뉴를 관리하는 데에도 더 적은 시간이 소요되죠.
윈나우는 정확한 분석으로 팀을 준비시킨다면 음식물 쓰레기를 반으로 줄일 수 있다는 것을 보여주었습니다. 이미 상업용 주방들이 연간 3천만 달러 이상의 음식 비용을 절약 한 것으로 추정되는데요. 이는 2,300만 개 이상의 음식이 쓰레기통에 버려지는 것을 막는 것과 같습니다.
윈나우는 새로운 기술로 2025년까지 주방에서 10억 달러 절약을 목표로 한다는 것을 발표했답니다.