Создание различных сортов пива обычно осуществляется с использованием четырех основных ингредиентов: воды, хмеля, дрожжей и солода. Тем не менее, современные технологии позволяют значительно улучшить вкус и качество этого напитка. В течение трех лет бельгийские ученые работали над созданием модели машинного обучения, которая способна предсказывать качество пива и давать рекомендации по оптимизации его вкусовых характеристик.
Для разработки этой модели исследователи проанализировали химический состав 22 различных сортов пива различных стилей, включая лагер, ламбик, трипель, светлый эль, безалкогольные и фруктовые напитки. Они изучили содержание сахара, уровень pH, концентрацию алкоголя и более 200 химических соединений, которые влияют на вкус и аромат пива. Кроме того, ученые собрали данные о дегустационных оценках от профессиональной команды из 16 экспертов, а также более 180 000 отзывов в интернете.
На основе этих данных была разработана нейронная сеть. Затем рекомендации этой модели использовались при производстве новых партий пива. В результате слепых дегустаций улучшенные версии как алкогольных, так и безалкогольных сортов получили значительно более высокие оценки по сравнению с оригинальными формами напитков.