Стоковые изображения от Depositphotos
Продолжаем регулярную рубрику «Нейроновости», материалы, иллюстрации и заголовки для которой, полностью создаются при помощи искусственного интеллекта.
Исследователи из Бельгии провели уникальное исследование, используя машинное обучение для анализа и улучшения характеристик пива, передает Arnapress.kz со ссылкой на The Guardian. Руководитель исследования, профессор Кевин Верстрепен, подчеркнул в интервью The Guardian, что исследование вращается вокруг сложных взаимосвязей между химическим составом напитка и восприятием его вкуса человеческими рецепторами.
Основываясь на анализе химического состава 250 коммерческих сортов бельгийского пива различных стилей, исследователи выявили более 200 различных соединений, включая эфиры, вырабатываемые дрожжами, и терпены хмеля, важные для создания ароматических характеристик. Дополнительно, они использовали данные из 180 000 отзывов на онлайн-платформе RateBeer.
Участники комиссии в течение трех лет оценивали каждый из 250 сортов пива по 50 различным признакам вкуса и аромата. Этот тщательный процесс дал возможность собрать обширные наборы данных, на основе которых были построены модели машинного обучения для предсказания вкусовых характеристик и оценок напитков.
Затем исследователи использовали эти модели для обновления рецептов существующих коммерческих марок пива. После тестирования в ходе дегустации было выявлено, что внесенные изменения существенно улучшили оценки по некоторым важным вкусовым параметрам, таким как горечь, сладость, крепость и аромат солода.
Это исследование не только предоставляет уникальный взгляд на химические особенности пива и их воздействие на восприятие вкуса, но и демонстрирует потенциал машинного обучения в улучшении производства пива и других напитков. Внедрение подобных методов может привести к созданию еще более высококачественных и востребованных продуктов на рынке.
Текст публикации, фото и заголовок созданы при помощи ИИ
По сообщению сайта Arna Press