AI 也能学会酿酒配分！比利时科学家透过机器学习改善啤酒口味
▼
比利时鲁汶大学（KU Leuven university）研究人员在《自然通讯》期刊上发表论文，阐述他们如何分析 250 种比利时市售商业啤酒的化学成分，并综合品酒小组的评分，以及线上的啤酒评论等资料，建立了可以预测并改善啤酒口味的 ML 机器学习模型。
啤酒中数百种不同的气味分子会被我们尝到和闻到，由于这些化合物会互相作用，所以我们感知一种化合物也取决于其他化合物的浓度。领导这项研究的比利时鲁汶大学教授 Kevin Verstrepen 表示，AI可以帮助梳理人类气味感知中涉及的复杂关系。
面对 250 种啤酒的分析，他们想要研究分析的特性包括酒精含量、pH 值、糖浓度，以及与口味有关的 200 多种不同化合物的验出和浓度。比如酵母产生的酯类（ester）和啤酒花产生的萜类（erpenoid），两者都与创造出水果味有关。
研究团队同时征选了 16 名参与者组成品酒小组，分别对 250 种啤酒进行 50 项不同特性（例如甜味、苦味、酸度、啤酒花味道）的评分，光这个评分程序就花了三年的时间。此外，研究人员并从线上消费者评论全球啤酒的权威平台 RateBeer 上收集了 18 万条各种啤酒的评论讯息。
透过来自上述各种来源的资料集，该团队建立了基于机器学习的模型，以根据啤酒的成份预测啤酒的口味和接受度。接着，他们利用这些结果来对现有商业啤酒进行强化，基本上是在啤酒中添加已被模型标记为重要之整体接受度预测因素的物质（例如乳酸和 glycerol 甘油）。
根据品酒小组的评分结果显示，这些添加物提高了酒精和无酒精啤酒在甜度、口感和整体接受度等指标上的评分。Verstrepen 表示，这些模型的最大应用可能是微调无酒精啤酒，并使其更好喝。但他同时强调，酿酒师的技能仍然至关重要。
- Scientists turn to AI to make beer taste even better
（首图来源：LimeWire 生成）
▼
特别声明 本页内容仅供参考，版权终归原著者所有，若有侵权，请联系我们删除。
