Искусственный интеллект смог создать «идеальное» пиво
![Искусственный интеллект смог создать «идеальное» пиво Искусственный интеллект смог создать «идеальное» пиво](https://images.techinsider.ru/upload/img_cache/ad5/ad541a82f8d8d937816a4f13b161054a_ce_1920x1280x0x0_cropped_510x340.webp)
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.
![разные виды хмеля разные виды хмеля](https://images.techinsider.ru/upload/img_cache/bfe/bfe1d5387a86b4609fcc176cd6831ad0_cropped_510x364.webp)
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.
![пиво наливают в баре через кран пиво наливают в баре через кран](https://images.techinsider.ru/upload/img_cache/00e/00ea6d357e5db72b34839c227775ae37_cropped_510x340.webp)
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.