Pint tiếp theo bạn rót có thể kích thích vị giác của bạn nhờ sự mày mò kỹ thuật của trí tuệ nhân tạo. Nó thậm chí có thể là sản phẩm quan trọng tiếp theo trong lĩnh vực thực phẩm và đồ uống—chắc chắn là dễ bán hơn bia âm đạo và bít tết nhân tạo.

Vốn đã là sở thích của một số khẩu vị cụ thể, hương vị của bia có thể được cải thiện tốt hơn với sự trợ giúp của AI. Một nhóm các nhà khoa học đã tiến xa hơn việc yêu cầu một chatbot về một số thông tin ngẫu nhiên hương vị soda trong một bài thuyết trình hoành tráng. Bằng cách kết hợp các phân tích hóa học sâu rộng với các mô hình AI được đào tạo về dữ liệu cảm quan, các nhà nghiên cứu đã xác định được các hợp chất cụ thể có thể làm tăng hương vị cho loại bia yêu thích của bạn.

“Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy dữ liệu lớn và học máy có thể khám phá những mối liên hệ phức tạp giữa thành phần hóa học thực phẩm, hương vị và nhận thức của người tiêu dùng như thế nào,” bài nghiên cứu được đăng hôm nay trên tạp chí Nature Communications nói. “Điều này mở đường cho việc phát triển các sản phẩm thực phẩm mới được thiết kế riêng với hương vị vượt trội, làm hài lòng đám đông bằng cách sử dụng phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu thay vì chỉ thử và sai.”

Nghiên cứu được thực hiện bởi một nhóm quốc tế gồm hơn chục chuyên gia, đã phân tích hơn 250 loại bia thương mại của Bỉ với nhiều phong cách khác nhau. Mỗi loại bia đều trải qua quá trình phân tích hóa học nghiêm ngặt để đo lường hơn 200 đặc tính khác nhau như este, rượu, axit và hợp chất tạo mùi thơm.

Dấu vân tay hóa học này sau đó được so sánh với các đánh giá cảm quan định lượng từ một nhóm chuyên gia nếm thử đã được đào tạo, chấm điểm 50 thuộc tính hương vị riêng biệt cũng như hơn 180,000 đánh giá trực tuyến từ những người đam mê bia đánh giá mùi thơm, hương vị và mức độ đánh giá tổng thể.

Tận dụng tập dữ liệu khổng lồ này, các nhà nghiên cứu tiếp theo đã đào tạo và thử nghiệm các thuật toán học máy khác nhau để phân tích mối quan hệ phức tạp giữa thành phần hóa học của bia với hương vị được cảm nhận cũng như sự hấp dẫn của người tiêu dùng. Một thuật toán phổ biến nổi lên là thuật toán có hiệu suất cao nhất, vượt trội đáng kể so với các phương pháp thống kê thông thường.

Nghiên cứu cho biết: “Thuật toán hoạt động tốt nhất, tăng cường độ dốc, mang lại các mô hình vượt trội đáng kể so với các dự đoán dựa trên số liệu thống kê thông thường và dự đoán chính xác các đặc điểm phức tạp của thực phẩm cũng như đánh giá của người tiêu dùng từ hồ sơ hóa học”. Các nhà nghiên cứu cho biết, phương pháp này “cho phép xác định các hợp chất cụ thể và bất ngờ là nguyên nhân tạo nên hương vị và độ đánh giá cao của bia”.

Tăng cường độ dốc là một kỹ thuật học máy kết hợp nhiều mô hình nhỏ, không chính xác thành một mô hình lớn hơn có khả năng đưa ra dự đoán tốt. Nó được sử dụng rộng rãi trong ngân hàng và chăm sóc sức khỏe cũng như cho các chiến dịch tiếp thị nhằm dự đoán kết quả của những nỗ lực cụ thể.

Sản xuất bia ngon có lẽ không phải là mục đích chính của nó, nhưng việc tăng cường độ dốc vượt trội hơn các mô hình dự đoán khác đã được nhóm nghiên cứu thử nghiệm.

Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng “nồng độ hợp chất hương vị không phải lúc nào cũng tương quan với nhận thức”, nghĩa là người tiêu dùng có xu hướng đánh giá cao nhiều sắc thái hơn ngoài hương vị khi thưởng thức một loại bia ngon. Điều này khó dự đoán bằng các mô hình thông thường và các phân tích đơn giản, và đó là một trong những lý do khiến nhóm nghiên cứu xem xét một số lượng lớn các biến số như vậy.

Thông qua các kỹ thuật học máy có thể hiểu được, các nhà khoa học đã phát hiện ra một số hợp chất không ngờ tới có ảnh hưởng mạnh mẽ đến chất lượng của bia. Ví dụ, metanthiol và ethyl phenyl axetat thường gây ra mùi hôi, nhưng có thể làm cho bia có vị ngon với liều lượng nhỏ.

Các chất điều khiển hương vị quen thuộc hơn như ethyl acetate và axit lactic cũng đã được kiểm tra.

Để xác thực mô hình của mình, các nhà nghiên cứu đã tiến hành các thí nghiệm nếm thử, trong đó họ cho thêm các hợp chất được máy học xác định vào các loại bia được đánh giá kém để tăng cường đánh giá cao. Sự điều chỉnh đơn giản này đã dẫn đến sự gia tăng đáng kể về điểm số hương vị của những người tham gia hội thảo đã được đào tạo và xếp hạng ưa thích tổng thể đối với các loại bia đã được sửa đổi so với các loại bia gốc.

Những nhà sản xuất bia và những người yêu thích bia trên thế giới có thể sẽ sớm phải cảm ơn trí tuệ nhân tạo vì đã nâng cao sự thưởng thức của chúng ta đối với một trong những đồ uống lâu đời nhất và được yêu thích nhất của nhân loại. Nhưng các ứng dụng còn vượt xa loại bia tốt hơn. Hồ sơ hóa học được hỗ trợ bởi AI tương tự có thể tối ưu hóa hương vị của mọi thứ, từ các sản phẩm thay thế thịt có nguồn gốc thực vật đến nước ngọt và đồ ăn nhẹ ít đường.

Các nhà nghiên cứu lập luận: “Nghiên cứu hiện tại chứng minh rằng mặc dù vẫn còn một số trở ngại quan trọng, việc kết hợp những phát triển mới nhất trong phân tích hóa học, phân tích cảm quan và phương pháp học máy hiện đại sẽ mang lại những con đường thú vị cho hóa học và kỹ thuật thực phẩm”. “Sớm thôi, những công cụ này có thể cung cấp các giải pháp trong việc kiểm soát chất lượng và phát triển công thức, cũng như các phương pháp tiếp cận mới đối với khoa học cảm quan và nghiên cứu hương vị.”

Lần tới khi bạn mở một cốc bia ngon lành, cân bằng hoàn hảo, nó có thể bác bỏ câu ngạn ngữ cũ rằng 'nhân tạo' kém cỏi và tạm dừng để nâng ly cho AI.

Sửa bởi Ryan Ozawa.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://decrypt.co/223564/science-taps-ai-to-make-beer-taste-better