AIがビールのレシピ作成を引き継ぐ理由

科学者たちは、ビールのフレーバー化合物を識別して、消費者が最も楽しんで飲むものを予測するようにAIを訓練する方法を発見しました。

250種類のビールの化学的および官能的分析を含む この研究は、「味と消費者の認識を予測できる機械学習モデルのトレーニング」に使用されています。

科学者たちは、「各ビールについて、200以上の化学的特性を測定し、訓練を受けたテイスティングパネルによる定量的な記述的官能分析を実行し、180,000を超える消費者レビューからのデータをマッピングして、10の異なる機械学習モデルをトレーニングします」と述べています。

この研究によると、「食品の知覚と鑑賞の予測と理解は、食品科学における主要な課題の1つです」が、風味と鑑賞の正確なモデリングは、「品質管理、製品フィンガープリンティング、偽造品検出、腐敗検出、新製品と製品の組み合わせの開発など、生産者と消費者の両方に重要な機会をもたらす」可能性があります。

この研究は、「無数の用途があるにもかかわらず」、特に複雑な食品や飲料では、官能科学において「風味と化学的特性からの鑑賞」を予測することは、依然としてほとんどとらえどころのない目標である」と概説しています。そのため、レシピ作成に関しては、あるトレンドを他のトレンドよりもふっくらさせることは簡単なことではありません。さらに、「フレーバー化合物は化学構造や濃度が大きく異なるため、ノンターゲットメタボリックフィンガープリンティングなどのメタボロミクスの革新に直面しても、定量化が技術的に困難で手間がかかる」ため、レシピ作成では最も人気の高いものにドリルダウンすることが困難です。

より多くの情報に基づいた機械学習のルートがたどった進歩を説明するために、科学者たちは「味覚は非常に複雑であり、何百もの異なる分子が生理化学的および感覚レベルで相互作用することから生じる」ことを強調しました。 消費者の環境、文化、心理」。

つまり、「知覚されるフレーバーを測定するのは困難」であり、「トレーニングを受けたテイスティングパネルは、高品質の官能データの主要な情報源と見なされていますが、細心の注意を払ったトレーニングが必要であり、スループットが低く、コストが高い」のです。また、「公共のデータベースは大量のデータを蓄積できるという利点がある」にもかかわらず、「データベースに貢献するボランティアの偏見や、価格、カルト的地位、製品の以前の評価に対する心理的適合性などの交絡因子などのバイアスに悩まされる」可能性があることも指摘されました。

この研究では、研究者らは「さまざまな市販ビールの広範な化学分析と官能データを機械学習アプローチと組み合わせて、化合物濃度から味、匂い、口当たり、鑑賞度を予測するモデルを開発しました」。

プラスポイントは、この研究が「ビールは何千ものフレーバー化合物からなる複雑な製品である」ため、「ビールは何千ものフレーバー化合物からなる複雑な製品である」ため、「原材料(麦芽、酵母、ホップ、水、スパイス)から生じる化学的多様性」と醸造プロセス中の生化学的変換(窯、窯、�� マッシング、ボイル、発酵、熟成、熟成)」。

これらの利点は、「ビールの消費者がRateBeerやBeerAdvocateなどのオンラインレビュープラットフォームを受け入れている」という事実とともに...ビールコミュニティは、ビールの味と鑑賞スコアの膨大なデータセットを提供し、プロの官能パネルの分析を補完する非常に大きな官能データベースを作成しています。

このデータにより、科学者たちは「ビールの化学的プロファイルから風味と評価を予測するための一連の機械学習モデルをトレーニング」し、「最もパフォーマンスの高いモデルの分析」を可能にしました。さらに、「ビールの風味と評価の潜在的な推進力として特定の化合物を特定する」ことができました。追跡実験では、これらの化合物の重要性がすでに確認されており、「厳選された市販ビールの風味と評価を大幅に向上させる」ことがわかっています。

科学者たちは、「固有の限界にもかかわらず、私たちのモデルを解剖することで、ビールの香りと消費者の鑑賞の潜在的な推進力として特定の分子を特定することができました。これには、予想外で標準的なアプローチでは特定できなかった化合物も含まれています。私たちのモデルによって明らかになったビール鑑賞の重要な要因には、タンパク質レベル、酢酸エチル、酢酸フェニルエチル、乳酸が含まれます。研究チームは、「現在、多くの醸造所では、すでに乳酸を使用して醸造水を酸性化し、マッシングプロセス中の酵素活性に最適なpHを確保しています」と指摘し、「結果は、乳酸を添加することでビールの鑑賞度も向上する可能性があることを示唆していますが、その個々の効果はまだテストされていません」と指摘しました。

研究者らは、「興味深いことに、エタノールは、ブロンドビールとノンアルコールビールの両方で、ビールの鑑賞率を向上させるのに不必要であるように思われる。ノンアルコールビールに対する消費者の関心が高まっていることを考えると...醸造業者は、どの化合物がこれらのビールに対する消費者の評価をさらに高めることができるかを知ることに関連しています。したがって、私たちのモデルは、将来のビール生産にとって重要な課題の1つと一般的に考えられているアルコールビールとノンアルコールビールの両方の風味と消費者の理解をさらに向上させる手段を容易に提供できる可能性があります。」