Trí tuệ nhân tạo dự đoán hương vị bia: cách mạng mới trong ngành bia

Để mang lại tính khoa học cho việc đánh giá hương vị của bia, các nhà nghiên cứu Bỉ đầu tiên đã phân tích cấu trúc hóa học của 250 loại bia Bỉ khác nhau, bao gồm 22 phong cách khác nhau bao gồm lager, ale và bia không cồn. “Hương vị của bia là sự kết hợp phức tạp của các hợp chất hương thơm”. Tiến sĩ Miguel Roncoroni, người tiến hành các phân tích hóa học và bảng đánh giá, nói. “Không thể dự đoán được hương vị tốt của một loại bia chỉ bằng cách đo một hoặc một vài hợp chất. Chúng ta thực sự cần sức mạnh của máy tính”. Công nghệ phân tích phổ khí-tốc độ khối lượng (GC-MS) được sử dụng để đo các hợp chất bay hơi như terpenoid và este; phân tích quang phổ và enzym được sử dụng để đo mức độ axít axetic, amoniac, màu sắc, đường, độ pH và sulfites.

16 tình nguyện viên được đào tạo cũng đã thử nếm các loại bia và ghi lại các đặc điểm giác quan như ngọt và axit. Sau đó, AI đã được cung cấp 181.025 đánh giá từ trang web RateBeer. Một từ điển tích hợp giúp mô hình máy tính nhóm các tính từ tương tự nhau. Tiến sĩ Miguel Roncoroni nói: “Chúng tôi bắt đầu dự án với dưới 100 loại bia, và nhanh chóng nhận ra rằng điều này không đủ để nắm bắt được sự đa dạng tuyệt vời về bia của Bỉ, vì vậy chúng tôi đã kết thúc việc phân tích 250 loại bia. Đây là một công việc thật sự khó khăn”. Sau 5 năm thu thập và nhập dữ liệu, nhóm cuối cùng đã hài lòng rằng AI của họ có thể dự đoán một cách đáng tin cậy các hương thơm chính và điểm đánh giá cuối cùng của một loại bia. Mô hình thậm chí còn có thể đề xuất các thành phần bổ sung cho các loại bia để cải thiện chất lượng của chúng.

Một ứng dụng hứa hẹn của nghiên cứu này là nó có thể được sử dụng để tạo ra các loại bia không cồn ngon hơn – một thách thức lớn đối với ngành công nghiệp đồ uống. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng các dự đoán của mô hình để thêm vào một loại bia không cồn một hỗn hợp hợp chất mà các thử nếm con người đã đánh giá cao hơn đáng kể về cơ thể và độ ngọt hơn so với phiên bản trước đó. Phương pháp học máy này cũng có thể hữu ích một cách lớn trong việc khám phá cấu trúc và dinh dưỡng thực phẩm và điều chỉnh các thành phần để phù hợp với các nhóm dân số khác nhau, Carolyn Ross, một giáo sư ngành khoa học thực phẩm tại Đại học Washington State, nói: “Có rất nhiều điều chúng ta có thể khám phá ở đó, đặc biệt khi chúng ta đang xem xét các cộng đồng dân cư khác nhau và cố gắng tạo ra các sản phẩm cụ thể cho họ”.

Theo: vista.gov.vn