Приготовление пива - довольно сложная задача, требующая строгого соблюдения многих процессов. Тем не менее, даже крупнейшие пивоварни не перестают искать способы улучшить свое пиво, в этих целях они выбирают квалифицированных дегустаторов для опробования новых продуктов. Однако сенсорные дегустации требуют значительного бюджета, особенно с учетом того, что восприятие каждого на вкусовом уровне может быть очень субъективным, что представляет собой серьезную проблему для реального постоянного совершенствования.
Вот почему ученые недавно провели обширные исследования по использованию ИИ для решения этой проблемы. В этих целях были разработаны новые модели искусственного интеллекта, позволяющие более точно определять рейтинг, который потребители придают пиву, а также соединениям, которые пивовары должны добавлять, чтобы вкус был еще вкуснее и в большей степени соответствовал ожиданиям.
Как рассказал ведущий автор исследования - профессор Кевин Верстрепен из Университета в Левене (Бельгия), ИИ может помочь выявить сложные взаимосвязи, связанные с восприятием ароматов человеком. Недавно ему и его исследовательской группе удалось научить компьютер «пробовать» пиво, используя искусственный интеллект. Верстрепен и его команда объяснили в статье в Guardian, как они обучали в этих целях свои модели искусственного интеллекта.
Им потребовалось пять лет, чтобы провести анализ химического состава 250 сортов бельгийского пива. Они измерили химические свойства каждого сорта пива, включая содержание алкоголя, концентрацию сахара, PH и ароматические соединения. Впоследствии жюри, состоящее из 16 квалифицированных дегустаторов, отобрало образцы и оценило каждое из 250 бельгийских сортов пива по 50 различным признакам. Этот процесс занял около трех лет, в течение которых Кевин Верстрепен и его команда собрали 180 000 отзывов о различных сортах пива через платформу RateBeer. Они провели отбор проб по вкусу, аромату, внешнему виду и общему качеству пива. Одним из сюрпризов было то, что некоторые вещества, которые традиционно считаются отталкивающими, могут быть положительными, если они присутствуют в более низких концентрациях и в сочетании с другими ароматическими соединениями.
На основе этой базы данных, связывающей химические данные с сенсорными характеристиками, команде Верстрепена удалось построить специальную модель искусственного интеллекта с помощью машинного обучения. Таким образом, теперь она может предсказать вкус пива на основе его состава.
Удовлетворенные результатами своего создания, исследователи впоследствии модифицировали два сорта пива – светлое и безалкогольное – добавив в них соединения, которые ИИ определил как важные факторы, способствующие общему признанию. В результате при дегустации были обнаружены явные улучшения. Успех был особенно заметен для безалкогольного пива, учитывая, что его вкус и запах трудно имитировать.
