Cercetătorii belgieni au dezvoltat modele care se bazează pe inteligența artificială, pentru a prezice gustul unei beri și aprecierea acesteia, pe baza compoziției sale.
Berile belgiene, cunoscute pentru diversitatea și calitatea lor, se află acum în centrul cercetărilor în care este folosită inteligența artificială pentru a le îmbunătăți. Realizat de către o echipă condusă de profesorul Kevin Verstrepen de la Universitatea Belgiană KU Leuven, studiul, care a fost publicat în Nature Communications, își propune să elucideze complexitatea percepției umane asupra aromelor de bere.
Cercetătorii au examinat compoziția chimică a berilor belgiene comerciale, evaluând o multitudine de parametri, inclusiv conținutul de alcool, pH-ul și peste 200 de compuși care influențează aroma. Ghidați de aceste date, ei au rafinat profilul gustativ al unei beri existente, demonstrând potențialul intelgenței artificiale pentru „optimizarea aromei berii”. Un juriu de experți a degustat apoi și a evaluat fiecare bere în funcție de 50 de atribute gustative, o sarcină pe termen lung, răspândită pe o perioadă de 3 ani. În același timp, au fost colectate 180.000 de recenzii ale consumatorilor pe platforma RateBeer. Analiza a relevat corespondențe între punctajele juriului și opiniile consumatorilor, confirmând influența unor caracteristici precum amărăciunea, dulceața, alcoolul și aroma de malț asupra aprecierii unei beri.
Studiul evidențiază impactul important al variațiilor chimice subtile asupra gustului și evidențiază rolul pozitiv al anumitor compuși la concentrații scăzute, atunci când interacționează cu alte arome. „Schimbările mici ale concentrațiilor chimice pot avea un impact mare, mai ales atunci când mai multe componente încep să se schimbe”, a declarat Kevin Verstrepen. În concluzie, chimia complexă a berilor belgiene creează o experiență gustativă bogată și variată, în care fiecare element joacă un rol crucial în crearea unei beri unice.
Folosind datele colectate, echipa de cercetători a construit modele care se bazează pe ”machine learning”, pentru a prezice gustul unei beri și aprecierea acesteia pe baza compoziției sale. Ei au folosit apoi rezultatele pentru a îmbunătăți o bere comercială existentă, în esență dopând-o cu substanțe raportate de modelele de învățare pentru a putea prezice gustul general, cum ar fi acidul lactic și glicerolul. Astfel, rezultatele grupului de degustători au relevat că adaosurile au îmbunătățit scorurile berilor alcoolice și non-alcoolice pe criterii precum dulceața, aspectul și gustul general.
Aceste modele au, desigur, limitări, cum ar fi faptul că au fost dezvoltate numai folosind seturi de date bazate pe beri comerciale de înaltă calitate. Cu toate acestea, Kevin Verstrepen a spus că cea mai mare aplicație a lor ar putea fi modificarea berilor fără alcool pentru a le face mai bune. În orice caz, iubitorii de bere nu trebuie să-și facă griji, noile tehnologii nu vor perturba moștenirea bogată și tradițiile ancestrale ale fabricilor de bere artizanală. După cum subliniază Kevin Verstrepen, „modelele bazate pe inteligența artificiale prevăd schimbări chimice care ar putea optimiza o bere, dar încă depinde de producătorii de bere să facă acest lucru pe baza rețetei și a metodelor de preparare.” Inteligența artificială, precum alcoolul, trebuie consumată cu moderație.
