Новый подход позволит оптимизировать производственные процессы и улучшить удовлетворенность потребителей, открывая новые перспективы в индустрии пивоварения.
Бельгийские ученые из Левенского университета представили новый подход к машинному обучению, направленный на создание уникальных вкусов алкогольного и безалкогольного бельгийского пива.
Исследование, опубликованное в Nature Communications, представляет результаты работы команды под руководством Кевина Верстрепена. Они систематизировали более 200 химических характеристик 250 сортов пива, разделенных на 22 типа. Данные были сопоставлены с описательными сенсорными профилями, составленными 16 экспертами, и обогащены данными из онлайн-базы данных RateBeer с более чем 180 000 отзывов. В рамках эксперимента исследователи обучили модель искусственного интеллекта прогнозировать вкус и оценку потребителей, анализируя химический профиль напитка. Понять, как будет воспринят продукт, очень сложно, но обученная нейросеть могла бы значительно повысить эффективность производства пива. Ученые проверили эффективность модели на модификации существующих сортов пива. Результаты на основе рекомендаций искусственного интеллекта показали более высокую общую оценку среди опытных дегустаторов.Авторы исследования предполагают, что их инструмент поможет улучшить контроль качества и разработку рецептур пива, а также может быть применим для других продуктов питания, повышая эффективность производства и удовлетворяя запросы потребителей. Но, отмечают ученые, результаты пока ограничены основными сортами бельгийского пива, поэтому возможно потребуется больше обучения модели на разнообразных образцах для оптимизации результатов. В дальнейших исследованиях, по их мнению, будет интересно учитывать влияние конкретных факторов, таких как демографическая, личная и культурная информация потребителей, на их предпочтения в различных сортах пива.
Свежие комментарии