Продолжаем регулярную рубрику "Нейроновости", материалы, иллюстрации и заголовки для которой, полностью создаются при помощи искусственного интеллекта.
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 трёх 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 ещё более высококачественных и востребованных продуктов на рынке.
Текст публикации, фото и заголовок созданы при помощи ИИ