Искусственный интеллект смог создать «идеальное» пиво
Многие люди не любят пиво, однако другие являются настоящими ценителями и точно знают, какой сорт чем характерен. Однако понимание и прогнозирование того, как потребители воспринимают и за что ценят любые продукты, например пиво, является серьезной проблемой для индустрии продуктов питания и напитков.
Исследователи из университета Левенского католического университета в Бельгии разработали модель машинного обучения, которая может помочь в разработке вкусов пива с большей потребительской привлекательностью, помогая производителям удовлетворять конкретные потребности потребителей.
Как ученые и искусственный интеллект поняли вкусы потребителей
Во-первых, чтобы сгенерировать полный набор данных о вкусе пива, исследователи отобрали 250 имеющихся в продаже бельгийских напитков из 22 различных сортов пива. Большая часть набора данных включала блонды (12,4%) и трипели (11,2%), что отражает их присутствие на бельгийской пивной сцене и разнообразие сортов пива в рамках этих стилей. Затем исследователи измерили 226 различных химических свойств каждого сорта пива, включая такие параметры пивоварения, как содержание алкоголя, рН, концентрация сахара и более 200 вкусовых соединений.
Специально обученная дегустационная комиссия оценила каждое из 250 сортов пива по 50 сенсорным признакам, включая различные вкусы хмеля, солода и дрожжей, посторонние привкусы и специи. Чтобы дополнить данные дегустационной комиссии, исследователи собрали 180 000 отзывов о 250 отобранных сортах пива с платформы потребительских обзоров RateBeer. В результате были получены численные оценки за внешний вид, аромат, вкус, насыщенность, общее качество и средний общий балл.
Исследователи объединили химические анализы, оценки дегустационной комиссии и отзывы общественности и использовали их для обучения моделей машинного обучения. Затем они использовали модели для определения важных факторов, влияющих на сенсорное восприятие и оценку потребителей, осознавая, что продукт с низкой оценкой потребителей не имеет коммерческого успеха.
Этилацетат был определен как наиболее прогностический параметр для оценки качества пива. Обычно он передает фруктовый, солодовый и алкогольный вкус. Этанол, наиболее распространенный компонент пива после воды, был вторым по важности параметром. Помимо непосредственного влияния на вкус пива и ощущение во рту, этанол существенно влияет на физические свойства напитка, определяя, как летучие соединения влияют на аромат.
Молочная кислота, которая придает терпкий вкус кислому пиву, также была оценена высоко. Также было обнаружено, что этилфенилацетат, который обычно связывают с черствением пива, является ключевым фактором, способствующим повышению его «популярности и стоимости» пива.
Наконец, исследователи проверили, дают ли их прогностические модели реальное представление о пиве. Корректировка концентраций этилацетата, этанола, молочной кислоты и этилфенилацетата значительно улучшила общую оценку среди «слепых» дегустаторов. Участники дискуссии отметили повышенную интенсивность вкуса, сладость, содержание алкоголя и насыщенность тела.