다음 번에 따르는 파인트는 인공 지능의 기술적인 조작 덕분에 입맛을 자극할 수 있습니다. 식품 및 음료 분야에서 차세대 대박이 될 수도 있습니다. 질 맥주 및 인공 스테이크.

이미 특정 입맛에 맞는 맛을 습득한 맥주의 맛은 AI의 도움으로 더 좋아질 수 있습니다. 과학자 그룹은 챗봇에게 무작위로 질문하는 것 이상을 수행했습니다. 소다맛 멋진 프리젠테이션에 연구자들은 감각 데이터에 대해 훈련된 AI 모델과 광범위한 화학 분석을 결합하여 좋아하는 맥주의 맛을 향상시킬 수 있는 특정 화합물을 식별했습니다.

"우리의 연구는 빅데이터와 기계 학습이 어떻게 식품 화학, 맛, 소비자 인식 사이의 복잡한 연관성을 밝힐 수 있는지를 보여줍니다." 연구 논문 오늘 저널에 실린 자연 통신 말한다. "이는 시행착오가 아닌 데이터 기반 접근 방식을 사용하여 우수하고 군중을 즐겁게 하는 맛을 지닌 새로운 맞춤형 식품을 개발할 수 있는 길을 열어줍니다."

250명 이상의 전문가로 구성된 국제 팀이 수행한 연구는 다양한 스타일에 걸쳐 200종 이상의 상업용 벨기에 맥주를 분석했습니다. 각 맥주는 엄격한 화학적 프로파일링을 거쳐 에스테르, 알코올, 산 및 향 화합물과 같은 XNUMX가지가 넘는 다양한 특성을 측정했습니다.

그런 다음 이 화학적 지문을 50가지의 독특한 향미 특성을 점수로 매긴 숙련된 맛 평가자 패널의 정량적 관능 평가와 향, 맛 및 전반적인 평가를 평가하는 맥주 애호가의 180,000개 이상의 온라인 리뷰와 대조했습니다.

연구원들은 이 대규모 데이터 세트를 활용하여 다양한 기계 학습 알고리즘을 훈련하고 테스트하여 맥주의 화학적 구성과 인지된 맛 및 소비자 매력 사이의 복잡한 관계를 분석했습니다. 한 가지 공통 알고리즘이 기존의 통계 방법을 훨씬 능가하는 최고의 성능을 발휘하는 것으로 나타났습니다.

“가장 성능이 뛰어난 알고리즘인 그래디언트 부스팅(gradient Boosting)은 기존 통계를 기반으로 한 예측보다 훨씬 뛰어난 모델을 생성하고 화학적 프로필을 통해 복잡한 식품 특성과 소비자 평가를 정확하게 예측하는 모델을 생성합니다.”라고 연구 결과에 나와 있습니다. 연구원들은 이 방법을 통해 “맥주 맛과 감상의 동인으로서 구체적이고 예상치 못한 화합물을 식별할 수 있다”고 말합니다.

그라디언트 부스팅 여러 개의 작고 부정확한 모델을 좋은 예측을 할 수 있는 더 큰 모델로 결합하는 기계 학습 기술입니다. 이는 은행 및 의료 분야뿐만 아니라 특정 노력의 결과를 예측하려는 마케팅 캠페인에도 널리 사용됩니다.

좋은 맥주를 만드는 것이 주요 목적은 아닐 것 같지만, 그래디언트 부스팅은 연구팀이 테스트한 다른 예측 모델보다 성능이 뛰어났습니다.

연구자들은 "향미 화합물 농도가 항상 인식과 상관관계가 있는 것은 아니다"는 사실을 발견했습니다. 이는 소비자가 좋은 맥주를 즐길 때 단순한 맛 이상의 뉘앙스를 인식하는 경향이 있음을 의미합니다. 이는 기존 모델과 단순 분석으로는 예측하기 어려운데, 연구팀이 이렇게 많은 변수를 고려한 이유 중 하나다.

해석 가능한 기계 학습 기술을 통해 과학자들은 맥주의 품질에 큰 영향을 미치는 몇 가지 예상치 못한 화합물을 발견했습니다. 예를 들어, 메탄티올과 에틸 페닐 아세테이트는 일반적으로 부패함과 관련이 있지만 소량으로도 맥주 맛을 좋게 만들 수 있습니다.

에틸 아세테이트 및 젖산과 같은 보다 친숙한 향미 요인도 조사되었습니다.

모델을 검증하기 위해 연구원들은 평가가 낮은 맥주에 기계 학습으로 식별된 화합물을 첨가하여 감상을 높이는 시음 실험을 수행했습니다. 이 간단한 조정으로 인해 훈련된 패널리스트의 풍미 점수와 원본 맥주에 비해 변형 맥주에 대한 전반적인 선호도 등급이 크게 증가했습니다.

세계의 양조업자와 맥주 애호가들은 인류의 가장 오래되고 가장 사랑받는 음료 중 하나를 더 맛있게 즐길 수 있게 해준 인공 지능에 곧 감사해야 할 것입니다. 그러나 응용 분야는 더 나은 맥주 그 이상으로 확장됩니다. 유사한 AI 기반 화학 프로파일링은 식물성 고기 대체 식품부터 저당 탄산음료 및 스낵에 이르기까지 모든 것의 맛을 최적화할 수 있습니다.

연구진은 "현재 연구는 몇 가지 중요한 남아 있는 장애물에도 불구하고 화학 분석, 감각 분석 및 현대 기계 학습 방법의 최신 개발을 결합하면 식품 화학 및 엔지니어링에 흥미로운 길을 제공한다는 것을 보여줍니다"라고 주장합니다. "곧 이러한 도구는 품질 관리 및 레시피 개발뿐만 아니라 감각 과학 및 향미 연구에 대한 새로운 접근 방식에 대한 솔루션을 제공할 수도 있습니다."

다음 번에 완벽하게 균형 잡힌 맛있는 맥주를 따면 '인공'은 열등하다는 옛 격언을 반증하고 잠시 멈춰 AI에게 잔을 들게 될 수도 있습니다.

에 의해 수정 라이언 오자와.

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• 출처: https://decrypt.co/223564/science-taps-ai-to-make-beer-taste-better