Järgmine pint, mille valate, võib teie maitsemeeled kõditada tänu tehisintellekti tehnilistele näpunäidetele. See võib olla isegi järgmine suur asi toidu- ja joogiruumis – kindlasti lihtsam müüa kui vaginaalne õlu ja kunstlik praad.

Juba teatud maitsete jaoks omandatud maitse, kuid õlle maitset saab AI abil paremaks muuta. Rühm teadlasi läks palju kaugemale sellest, kui küsis vestlusbotilt juhuslikku sooda maitse uhkes esitluses. Kombineerides ulatuslikke keemilisi analüüse sensoorsetel andmetel koolitatud tehisintellekti mudelitega, on teadlased tuvastanud konkreetsed ühendid, mis võivad teie lemmikpruulide maitset tõsta.

"Meie uuring näitab, kuidas suurandmed ja masinõpe võivad paljastada keerulisi seoseid toidukeemia, maitse ja tarbijate taju vahel," uurimustöö avaldati täna ajakirjas Nature Communications ütleb. "See sillutab teed uudsete kohandatud toiduainete väljatöötamiseks, millel on suurepärased, rahvahulka meeldivad maitsed, kasutades andmepõhist lähenemisviisi, mitte lihtsalt katse-eksituse meetodit."

Uuringus, mille viis läbi üle tosina eksperdist koosnev rahvusvaheline meeskond, analüüsiti enam kui 250 kaubanduslikku Belgia õlut, mis hõlmasid erinevaid stiile. Iga õlu läbis range keemilise profiili, et mõõta üle 200 erineva omaduse, nagu estrid, alkoholid, happed ja aroomiühendid.

Seejärel võrreldi seda keemilist sõrmejälge kvantitatiivsete sensoorsete hinnangutega, mille andis väljaõppinud degusteerijate kogu, kes hindas 50 erinevat maitseomadust, ning enam kui 180,000 XNUMX õllehuviliste veebiarvustust, mis hindasid aroomi, maitset ja üldist tunnustust.

Seda tohutut andmekogumit kasutades koolitasid ja katsetasid teadlased erinevaid masinõppe algoritme, et analüüsida keerulisi seoseid õlle keemilise koostise ning selle tajutavate maitsete ja tarbijate atraktiivsuse vahel. Üks levinud algoritm osutus parimaks, ületades oluliselt tavapäraseid statistilisi meetodeid.

"Parima jõudlusega algoritm, gradiendi võimendamine, annab mudeleid, mis ületavad oluliselt tavapärasel statistikal põhinevaid ennustusi ja ennustavad täpselt toidu keerulisi omadusi ja tarbijate hinnanguid keemiliste profiilide põhjal," kirjutatakse uuringus. See meetod, väidavad teadlased, "võimaldab tuvastada spetsiifilisi ja ootamatuid ühendeid kui õlle maitse ja tunnustuse põhjustajaid."

Gradiendi suurendamine on masinõppetehnika, mis ühendab mitu väikest ebatäpset mudelit suuremaks, mis on võimeline häid ennustusi tegema. Seda kasutatakse laialdaselt panganduses ja tervishoius, samuti turunduskampaaniates, mis püüavad ennustada konkreetsete ettevõtmiste tulemusi.

Hea õlle valmistamine ei olnud tõenäoliselt selle peamine eesmärk, kuid gradiendi suurendamine ületas teisi uurimisrühma testitud ennustusmudeleid.

Uurijad leidsid, et "maitseühendite kontsentratsioon ei ole alati korrelatsioonis tajuga", mis tähendab, et tarbijad hindavad head õlut nautides rohkem nüansse peale maitse. Seda on tavapäraste mudelite ja lihtsate analüüsidega raske ennustada ning see on üks põhjusi, miks meeskond võttis arvesse nii suurt hulka muutujaid.

Tõlgendatavate masinõppetehnikate abil avastasid teadlased mõned ootamatud ühendid, mis mõjutavad tugevalt õlle kvaliteeti. Näiteks metaantiooli ja etüülfenüülatsetaati seostatakse tavaliselt roiskumisega, kuid need võivad väikestes annustes muuta õlle hea maitse.

Uuriti ka tuttavamaid maitsemõjureid nagu etüülatsetaat ja piimhape.

Oma mudelite kinnitamiseks viisid teadlased läbi maitsmiskatsed, mille käigus nad lisasid halvasti hinnatud õlut masinõppe abil tuvastatud ühenditega, mis suurendasid nende väärtust. See lihtne kohandamine tõi kaasa koolitatud paneeli liikmete maitseskooride ja muudetud õllede üldiste eelistuste tõusu võrreldes originaalidega.

Maailma õlletootjad ja õllesõbrad võivad peagi tänada tehisintellekti inimkonna ühe vanima ja armastatuima joogi nautimise suurendamise eest. Kuid rakendused ulatuvad paremast õllest palju kaugemale. Sarnane tehisintellektiga töötav keemiline profiilide koostamine võib optimeerida kõige maitset alates taimsetest liha alternatiividest kuni madala suhkrusisaldusega karastusjookide ja suupisteteni.

"Käesolev töö näitab, et vaatamata mõnele olulisele allesjäänud takistusele pakub keemiliste analüüside, sensoorse analüüsi ja kaasaegsete masinõppemeetodite uusimate arengute kombineerimine põnevaid võimalusi toidukeemia ja inseneritöö jaoks," väidavad teadlased. "Varsti võivad need tööriistad pakkuda lahendusi kvaliteedikontrolli ja retseptide väljatöötamiseks, samuti uusi lähenemisviise sensoorsele teadusele ja maitseuuringutele."

Järgmine kord, kui purustate suurepäraselt tasakaalustatud ja mõnusa õlle, võib see kummutada vana vanasõna, et "kunstlik" on halvem, ja anda pausi, et tõsta klaas tehisintellektile.

Muutis Ryan Ozawa.

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
• PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://decrypt.co/223564/science-taps-ai-to-make-beer-taste-better