"Для каждого пива мы измеряем более 200 химических свойств, проводим количественный описательный сенсорный анализ с помощью обученной дегустационной комиссии и сопоставляем данные из более чем 180 000 отзывов потребителей для обучения 10 различным моделям машинного обучения", - отмечают исследователи в своей статье.
"Наиболее эффективный алгоритм Gradient Boosting создает модели, которые значительно превосходят прогнозы основанные на традиционной статистике, и точно предсказывают сложные свойства пищевых продуктов и потребительскую оценку на основе химических профилей", - добавляют исследователи.
Со стороны эксперимент звучит как повод пробовать пиво за пивом, получая при этом за это деньги.Тем не менее, исследователи непреклонны в том, что разработка точных моделей искусственного интеллекта для определения вкуса "внесет значительный вклад в наше научное понимание того, как люди воспринимают и ценят вкус".
Для этого исследования они отобрали 250 коммерческих сортов бельгийского пива из 22 различных стилей пива, представляющих различные уровни алкоголя. Каждый из них подвергся 226 различным измерениям химических свойств.
В конце концов, исследователи подчеркнули ограничения различных моделей машинного обучения, но результаты были очень многообещающими.
