Исследователи из Бельгии построили модели на основе машинного обучения для предсказания и улучшения характеристик напитка.
Руководитель исследования профессор Кевин Верстрепен сообщил в интервью The Guardian, что ИИ помогает разобраться в сложных взаимосвязях человеческих рецепторов.
«Пиво содержит сотни различных ароматических молекул, которые улавливаются нашими органами чувств. Затем мозг собирает их в единую картину. Однако соединения взаимодействуют друг с другом, поэтому восприятие одного из них, зависит также от концентрации остальных», — добавил он.
Верстрепен и его коллеги проанализировали химический состав 250 коммерческих сортов бельгийского пива 22 различных стилей.
Среди изучаемых свойств были содержание алкоголя, pH, концентрация сахара, а также наличие более 200 различных соединений. Среди них эфиры, вырабатываемые дрожжами, и терпены хмеля, участвующие в создании фруктовых нот.
Исследователи также собрали 180 000 отзывов о различных сортах пива на онлайн-платформе RateBeer. Они обнаружили, что оценки и комментарии, касающиеся характеристик вроде горечи, сладости, крепости и аромата солода, сильно коррелировали с оценками дегустаторов.
16 участников комиссии оценили каждое из 250 сортов пива по 50 различным признакам. Этот процесс занял три года.
Используя полученные наборы данных, команда построила модели на основе машинного обучения для предсказания вкуса и оценки напитков.
Затем исследователи применили полученные результаты для обновления рецептов существующих коммерческих марок. Результаты дегустации показали, что внесенные нейросетями изменения существенно улучшили оценки по некоторым вкусовым параметрам.
