比利时科学家开发了一种人工智能(AI)模型，可以预测给定啤酒的味道和质量，甚至可以确定可以添加哪些风味和香气化合物来改善它。除了啤酒，鲁汶大学的团队还表示，他们的机器学习工具可以彻底改变食品和饮料行业。
机器学习模型可以帮助预测哪些化合物可以改善啤酒的味道
研究人员分析了250种比利时商业啤酒的22种不同类型，测量了220多种不同的化学性质，包括酒精含量、异α酸、pH值和糖浓度，以及200多种风味和香气化合物。
然后，该团队将他们所描述的这些化学特性与一个16人内部训练有素的品尝小组的描述性感官数据以及来自啤酒爱好者的18万多条评论的数据联系起来。
市场上的许多指南都用“水果味”这样的通用术语来描述啤酒，并根据小组成员的主观口味对啤酒进行评级。鲁汶大学(KU Leuven)微生物和植物遗传学家凯文?维斯特雷彭(Kevin Verstrepen)领导了这项研究，同时也是鲁汶啤酒研究所(Leuven Institute for beer Research)主任。他说:“这使得啤酒的比较非常有偏见，很难预测啤酒的实际味道。”“我想对世界上不同的啤酒有一个更中性、更科学的描述。”
经过大约五年的工作，Verstrepen的团队能够使用其庞大的数据集来训练机器学习模型，以便从研究中啤酒的化学特征中关联和预测风味和所谓的“消费者欣赏”。然后，研究人员使用他们的模型预测来修改含酒精和不含酒精的啤酒，发现他们可以在不使用人类品尝师的情况下准确预测味道和最终的欣赏分数。
总的来说，添加模型预测的某些化合物使团队能够制造出在盲品中得分更高的啤酒。
该研究的主要作者、Verstrepen实验室的博士生michael Schreurs说:“我们研究了模型认为哪些味道化合物对欣赏很重要。”“然后我们将这些添加到真正的啤酒中，并与我们的品酒小组进行了测试，事实上，我们的小组成员更喜欢改性啤酒，而不是原始啤酒，即含酒精和不含酒精的啤酒。”
除了改进啤酒制造，鲁汶大学的团队还想展示这些工具在更广泛的食品和饮料行业的潜力。施罗伊斯说:“这种方法适用于任何种类的加工食品。”“例如，如果你在做饼干，理论上你可以让人们品尝产品，然后训练一个模型，看看你是否可以稍微改变设置，以生产出味道更好的饼干。”
但最终，他相信这种机器学习模型不会在短期内淘汰品尝小组。施瑞尔斯说:“当然，你仍然需要做其他质量控制，但我相信，它至少可以在这方面提供很大的帮助，它可能会在我们注意到问题之前就发现问题。”“这些计算机有时可以看到模式;它们可以同时跟踪数百个参数，所以在我们意识到发生了什么事情之前，它们就能发现问题。”
加州雷德兰兹大学的化学家大卫·索尔斯比和特蕾莎·朗金没有参与这项研究，但他们分析了酸啤酒酿造过程中的化学反应，他们对这项研究及其发现充满热情。他们说:“比利比利队的非凡和严格的努力值得称赞，他们结合了大量的化学、感官和审查数据，分析了让我们喜欢啤酒的非常复杂的问题。”
索尔斯比和朗金指出，啤酒的不同成分及其相对含量以复杂的方式相互作用，从而导致非常不同的感官输出。他们指出:“利用机器学习/人工智能来理清这些复杂的系统，并将其与感官体验联系起来，这是一种有价值的工具，具有重要的意义。”
Soulsby和Login一致认为，经过适当训练、具有可靠化学和感官输入的人工智能可以通过提供有关新成分如何改变产品感官特征的信息，从而使食品行业受益。
丽贝卡成为了美国通讯员
《化学世界》2014年9月版，文学学士
自2007年以来，他一直以自由撰稿人的身份为该杂志撰稿。查看完整档案
