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              比利時(shí)團(tuán)隊(duì)耗時(shí)五年分析250種啤酒,成功用AI提升啤酒口感

              時(shí)間: 2024-04-04 11:07:22    閱讀:401

              黃河啤酒官方網(wǎng)站】制作一種口感好的啤酒是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。大型啤酒廠會(huì)從員工中挑選數(shù)百名訓(xùn)練有素的品鑒師來(lái)測(cè)試新產(chǎn)品,但維持這樣的品鑒小組是昂貴的,而且人們對(duì)口感的感知和喜好可能是高度主觀的。

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              如果人工智能可以幫助我們減輕負(fù)擔(dān)呢?

              根據(jù)今天發(fā)表在 Nature Communications 上的研究,一種新的人工智能模型不僅可以準(zhǔn)確識(shí)別消費(fèi)者對(duì)某種比利時(shí)啤酒的評(píng)價(jià)有多高,還可以向釀酒商推薦添加額外的化合物,讓啤酒味道更好,更受大眾歡迎。

              這類模型可以幫助食品和飲料制造商開發(fā)新產(chǎn)品或調(diào)整現(xiàn)有配方,以更好地適應(yīng)消費(fèi)者的口味。這有助于節(jié)省大量用于新品試驗(yàn)的時(shí)間和金錢。

              為了訓(xùn)練人工智能模型,研究人員花了五年時(shí)間對(duì) 250 種啤酒進(jìn)行化學(xué)分析,測(cè)量每種啤酒的化學(xué)特性和風(fēng)味化合物,這些特性決定了啤酒的味道。

              然后,研究人員將這些詳細(xì)的分析與品鑒小組對(duì)啤酒的評(píng)估(包括啤酒花、酵母和麥芽口味),以及從流行的啤酒評(píng)價(jià)網(wǎng)站 RateBeer 上收集的 18 萬(wàn)條評(píng)論相結(jié)合,對(duì)啤酒的味道、色澤、香氣和整體質(zhì)量進(jìn)行抽樣評(píng)分。

              這個(gè)將化學(xué)數(shù)據(jù)與感官特征聯(lián)系起來(lái)的大數(shù)據(jù)集被用來(lái)訓(xùn)練 10 個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型,以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)啤酒的味道、氣味和口感,以及消費(fèi)者對(duì)啤酒的評(píng)價(jià)。

              為了比較不同的模型,他們將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。一旦模型在訓(xùn)練集上完成了訓(xùn)練,他們就會(huì)用測(cè)試集評(píng)估其預(yù)測(cè)能力。

              研究人員發(fā)現(xiàn),如果以 RateBeer 網(wǎng)站上的啤酒評(píng)價(jià)為基準(zhǔn),所有模型的預(yù)測(cè)表現(xiàn)都比訓(xùn)練有素的人類專家小組要好。

              通過(guò)這些模型,研究人員能夠準(zhǔn)確確定有助于消費(fèi)者喜歡某款啤酒的特定化合物:如果啤酒中含有某些特定的化合物,人們更有可能對(duì)其給出高評(píng)價(jià)。

              例如,模型預(yù)測(cè),添加酸啤酒中存在的乳酸,可以使其他種類的啤酒味道更清爽,從而改善它們的口感。

              參與了該項(xiàng)目的比利時(shí)魯汶大學(xué)教授、VIB-KU 魯汶微生物中心主任凱文?韋斯特崔本(Kevin Verstrepen)表示,其實(shí)我們就是讓模型分析這些啤酒,然后問(wèn)它們,如何才能把這些啤酒變得更好?

              他補(bǔ)充說(shuō):“隨后我們有的放矢,通過(guò)添加模型推薦的風(fēng)味化合物改變了啤酒的配方。之后我們進(jìn)行了盲品,發(fā)現(xiàn)改良后的啤酒的確變得更好喝,也更受歡迎。”

              他說(shuō),這項(xiàng)研究的一個(gè)令人興奮的應(yīng)用是,它可以用來(lái)生產(chǎn)更好的無(wú)酒精啤酒。這對(duì)飲料行業(yè)來(lái)說(shuō)一直是一個(gè)重大挑戰(zhàn)。

              研究人員利用該模型的預(yù)測(cè),在一種不含酒精的啤酒中添加了一系列化合物的混合物,人類品嘗者對(duì)新飲品的口感和甜度的評(píng)價(jià)明顯高于之前的版本。

              美國(guó)華盛頓州立大學(xué)食品科學(xué)教授卡洛琳?羅斯(Carolyn Ross)表示,這種類型的機(jī)器學(xué)習(xí)方法在探索食物質(zhì)地和營(yíng)養(yǎng),以及調(diào)整食物成分以適應(yīng)不同人群方面也非常有用。

              例如,她說(shuō),老年人往往不喜歡過(guò)于復(fù)雜的質(zhì)地或成分組合。

              她說(shuō):“我們可以(在食物領(lǐng)域)探索的東西太多了,尤其是當(dāng)我們觀察不同的人群并試圖為他們開發(fā)特定的產(chǎn)品時(shí)?!?/p>


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