향과 맛 사이의 상호작용은 화학적으로 매우 복잡하다. 음식에 있는 단맛, 신맛, 쓴맛 화합물은 혀의 미각 수용체와 상호작용하여 미각을 불러일으키고 코의 후각 수용체와 상호작용하는 휘발성 화합물은 향을 담당한다.

음식의 고유한 맛 풍미(風味)를 위한 농작물 육종(育種)은 여러 가지 이유로 어려운 작업이다. 첫째, 과일 및 채소 식물 육종 프로그램은 생산자와 소비자 모두에게 어필할 수 있는 여러 가지 특성을 개선해야 한다.

이러한 모든 형질을 포괄하는 최적의 유전적 조합을 만드는 것은 어렵기 때문에 육종 프로그램은 종종 질병 저항성 개선과 수확량 증가에 초점을 맞추고 풍미를 우선시한다.

식물 육종가는 또한 수백에서 수천 개의 잠재적인 품종을 평가해야 한다. 객관적인 방법으로 단일 샘플을 테스트하려면 최대 100명의 소비자 패널이 필요하며, 이는 비용이 많이 들고 비실용적이라고 한다.

이 프로세스를 간소화하기 위해 미국 플로리다대학교(University of Florida) 식품농업과학연구소(Institute of Food and Agricultural Sciences. 이하, UF/IFAS) 원예학과 마르시오 레센데(Marcio Resende) 교수 연구팀이 소비자가 토마토와 블루베리의 맛을 평가하는 방법을 예측하는 인공지능(AI) 알고리즘을 개발했다.

인공지능을 사용하여 특정 다양한 과일을 더욱 매력적으로 만드는 맛과 화합물이 무엇인지 식별하고 예측할 수 있게 된 것이다. 이 연구를 수행하기 위해 UF/IFAS 연구원들은 지난 10년 동안의 토마토와 블루베리 육종 프로그램 데이터를 사용했으며, 과일의 모든 품종에서 풍미와 관련된 모든 알려진 화합물을 포함하는 데이터베이스를 구축했다.

그런 다음, 이 데이터베이스를 단맛, 신맛, 감칠맛 및 다양한 품종의 전반적인 풍미 및 선호도에 대한 기존 소비자 패널 평가와 비교를 통해 다양한 과일 품종의 화학적 구성에 따라 어떻게 달라지는지 머신러닝을 통해 모델링함으로써 어떤 화합물이 풍미 인식에 가장 큰 영향을 미치는지 추론할 수 있었다.

한편 이 연구 결과는 세계적인 과학 학술지로 평가 받고 있는 미국국립과학원회보(Proceedings of National Academy of Sciences, PNAS)에 '향상된 과일 풍미를 위한 대사체 선택(Metabolomic selection for enhanced fruit flavor-다운)'란 제목으로 10일 온라인으로 게재됐다.