比利時(shí)科學(xué)家開(kāi)發(fā)了人工智能模型，可以預(yù)測(cè)消費(fèi)者如何評(píng)價(jià)特定啤酒，以及釀酒商可以添加哪些芳香化合物來(lái)改進(jìn)啤酒。該研究發(fā)表在《自然通訊》上，可能會(huì)徹底改變食品和飲料行業(yè)開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品的方式。
比較和排名不同啤酒的風(fēng)味特征是一個(gè)挑戰(zhàn)。市場(chǎng)上有許多指南用“果味”等通用術(shù)語(yǔ)來(lái)描述飲料，并僅根據(jù)一個(gè)人的口味對(duì)其進(jìn)行評(píng)級(jí)。魯汶大學(xué)教授、VIB-KU 魯汶微生物學(xué)中心和魯汶啤酒研究所所長(zhǎng) Kevin Verstrepen 表示：“這使得啤酒比較存在很大偏差，并且很難預(yù)測(cè)啤酒的實(shí)際味道。”
“我想對(duì)世界上不同的啤酒進(jìn)行更中立和科學(xué)的描述，”維斯特雷彭說(shuō)。
該團(tuán)隊(duì)開(kāi)始對(duì)啤酒進(jìn)行化學(xué)分析，仔細(xì)測(cè)量數(shù)百種香氣化合物的濃度。由 15 人組成的訓(xùn)練有素的小組根據(jù) 50 項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)每種啤酒進(jìn)行評(píng)估。“這確實(shí)是一項(xiàng)艱巨的工作。我們從不到 100 種啤酒開(kāi)始了這個(gè)項(xiàng)目，但很快意識(shí)到這不足以捕捉比利時(shí)令人難以置信的啤酒多樣性，因此我們最終分析了 250 種啤酒，”領(lǐng)導(dǎo)該項(xiàng)目的 Miguel Roncoroni 博士回憶道?；瘜W(xué)分析和品嘗小組。
人工智能的新見(jiàn)解
該團(tuán)隊(duì)花了五年的時(shí)間，但一旦他們獲得了數(shù)百種不同啤酒的化學(xué)濃度和詳細(xì)的品嘗報(bào)告，他們就知道可以使用人工智能將兩者連接起來(lái)。一種模型可以預(yù)測(cè)啤酒的主要香氣和最終的鑒賞分?jǐn)?shù)，而無(wú)需人工品嘗。
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