Cải thiện hương vị bia nhờ trí tuệ nhân tạo_diễn biến chính newcastle gặp tottenham

Từ lâu,ảithiệnhươngvịbianhờtrítuệnhântạdiễn biến chính newcastle gặp tottenham bia Bỉ đã nổi tiếng về sự phong phú và chất lượng. Các nhà nghiên cứu đang muốn khai thác sức mạnh của trí tuệ nhân tạođể làm bia ngon hơn.

Người đứng đầu nghiên cứu - Giáo sư Kevin Verstrepen đến từ Đại học KU Leuven - cho biết, AI có thể giúp phân biệt các mối quan hệ phức tạp liên quan đến nhận thức mùi hương của con người.

Bia - giống như hầu hết các thực phẩm khác - chứa hàng trăm phân tử hương thơm khác nhau. Sau khi khứu giác và xúc giác tiếp xúc với bia, não của chúng ta sẽ hình dung ra bức tranh hoàn chỉnh về hương vị của bia. Tuy nhiên, do các hợp chất phản ứng với nhau, cách chúng ta cảm nhận cũng phụ thuộc vào nồng độ của các hợp chất khác.

Viết trên tạp chí Nature Communications, Verstrepen và các đồng nghiệp báo cáo cách họ phân tích thành phần hóa học của 250 loại bia thương mại của Bỉ thuộc 22 phong cách khác nhau, bao gồm bia lager, bia trái cây, bia vàng, bia West Flanders và bia không cồn.

Trong số các tính chất được nghiên cứu là nồng độ cồn, pH, nồng độ đường, cũng như hơn 200 hợp chất khác nhau liên quan đến hương vị - chẳng hạn este được sản xuất từ men và terpenoids từ hoa bia đều tham gia vào việc tạo ra các mùi hương trái cây.

Một hội đồng 16 người nếm thử đã lấy mẫu và chấm điểm từng loại trong số 250 loại bia trên 50 thuộc tính khác nhau, như hương vị hoa bia, độ ngọt và độ axit. Quá trình này diễn ra trong ba năm.

Các nhà nghiên cứu cũng thu thập 180.000 đánh giá về các loại bia khác nhau từ nền tảng đánh giá người tiêu dùng trực tuyến RateBeer. Theo đó, các nhận xét và xếp hạng liên quan đến các yếu tố như vị đắng, ngọt, cồn, mùi thơm mạch nha đều khá tương đồng với hội đồng nếm thử.

"Những thay đổi nhỏ về nồng độ hóa chất có thể có tác động lớn, đặc biệt là khi nhiều thành phần bắt đầu thay đổi", Verstrepen nói.

Sử dụng các bộ dữ liệu khác nhau, nhóm nghiên cứu đã xây dựng các mô hình dựa trên học máy để dự đoán vị bia sẽ như thế nào và mức độ được tiếp nhận dựa trên thành phần của nó. Sau đó, họ sử dụng kết quả để cải thiện một loại bia thương mại hiện có, về cơ bản tăng cường các chất được mô hình cho là yếu tố dự báo quan trọng đến đánh giá tổng thể, chẳng hạn axit lactic và glycerol.

Kết quả từ hội đồng nếm thử cho thấy những bổ sung này đã cải thiện thứ hạng cho cả bia có cồn và không cồn trên các chỉ số bao gồm độ ngọt và đánh giá tổng thể.

Dù các mô hình có những hạn chế, như chỉ được phát triển bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu dựa trên các loại bia thương mại chất lượng cao, Verstrepen cho biết, ứng dụng lớn nhất của chúng có thể là tinh chỉnh các loại bia không cồn để làm cho chúng ngon hơn.

Song, những người yêu thích bia không cần phải lo lắng về việc công nghệ mới có thể phá vỡ một di sản phong phú. Giáo sư Verstrepen lưu ý kỹ năng của các nhà sản xuất bia vẫn rất quan trọng."Các mô hình AI dự đoán những thay đổi hóa học có thể tối ưu hóa bia, nhưng vẫn tùy thuộc vào các nhà sản xuất bia để điều đó xảy ra, bắt đầu từ công thức và phương pháp sản xuất bia", ông nói.

(Theo The Guardian)

最新评论