Понимание восприятия и ценностей продуктов покупателями, в том числе пива – это серьезная проблема для индустрии пищевых и товаров и напитков. В связи с этим бельгийские ученые планируют, применив новый подход к машинному обучению, создавать новые вкусы алкогольного и безалкогольного бельгийского пива, чтобы улучшить потребительскую оценку и оптимизировать производственный процесс. Опубликовано в Nature Communications.
Командой ученых из Левенского университета под руководством Кевина Верстрепена обнаружено и каталогизировала более 200 химических свойств 250 коммерческих сортов бельгийского пива, разделенных на 22 типа. Затем эту информацию объединили с данными описательного сенсорного профиля, собранными группой из 16 человек, которых обучили правилам дегустации, и дополнили записями из онлайн-базы данных RateBeer, содержащей свыше 180 000 обзоров пива.
В ходе эксперимента учеными была обучена модель искусственного интеллекта прогнозированию вкуса и уровню потребительской оценки, исходя из химического профиля напитка, что могло бы повысить экономическую эффективность производства пива.
В итоге результаты на основе рекомендаций ИИ показали довольно высокую оценку среди квалифицированных участников дегустаций. Также выявлено, что этанол и этилацетат являются наиболее важными параметрами для оценки качества пива. В то же время значимыми факторами, которые влияют на вкус и стоимость пива, оказались молочная кислота и этилфенилацетат.
По мнению авторов, новый подход поможет улучшить контроль качества и разработку рецептур пива; помимо этого, также можно использовать и для других продуктов питания, для повышения эффективности производства и удовлетворения конкретных запросов потребителей.