Вчені з Льовенського університету створили незвичайну нейронну мережу, яка може вивести виробництво пива на новий рівень. З її допомогою фахівці розраховують досягти ідеального смаку пінного напою, використовуючи машинне навчання на великій вибірці експертів і споживачів. Про це повідомляє Nature.
Штучний інтелект навчався на даних сотень експертів і тисяч звичайних споживачів. Щоб отримати повний набір даних про смак пива, дослідники відібрали 250 сортів бельгійського пива, звареного за 22 різними технологіями. Потім вони визначили 226 хімічних параметрів кожного типу напою, включаючи кислотність, вміст алкоголю, цукру та ароматизаторів.
Було сформовано спеціальну дегустаційну комісію, яка оцінювала кожен сорт на основі 50 сенсорних атрибутів, переважно смакових. Щоб доповнити думку експертів комісії, вчені опрацювали ще 180 000 відгуків про досліджувані сорти від звичайних споживачів.
Результатом став великий масив даних з числовими оцінками зовнішнього вигляду, аромату, смаку, насиченості та інших характеристик пива. Відгуки споживачів, оцінки експертів та хімічні параметри були об’єднані для навчання штучного інтелекту. Нейромережа мала визначити параметри та властивості ідеального напою, який би найбільше задовольнив споживачів. Вона визначила вміст етилацетату як найважливіший параметр, що впливає на оцінку пива. Він зазвичай передає нюанси смаку: фруктовий, солодовий чи алкогольний. Етанол відзначається як другий за важливістю компонент. Він впливає як на смакові, так і на фізичні параметри напою. Статус молочної кислоти також визнаний значущим.
Отримана модель дозволила спрогнозувати різні характеристики пива та його привабливість для певних груп споживачів. Також було проведено експеримент з компонентами напою в безалкогольній версії. Експерти відзначили значне покращення смаку пінного напою.
Автори дослідження очікують, що нейромережа покращить контроль за якістю пивної продукції та допоможе створювати нові смачні сорти. Модель можна вдосконалювати, додаючи різні види напоїв з інших регіонів і зварених за іншими технологіями.
