Ứng dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra vị bia ngon hơn_kết quả ligue 1 pháp

Bia Bỉ từ lâu đã nổi tiếng về sự đa dạng,Ứngdụngtrítuệnhântạođểtạoravịbiangonhơkết quả ligue 1 pháp chất lượng và lịch sử của nó, có thể kể đến những cái tên tiêu biểu như bia Lambic vị trái cây hay loại bia “thầy tu” Trappist trứ danh. Với sự giúp sức của trí tuệ nhân tạo, các nhà nghiên cứu cho biết họ có thể làm ra những loại bia ngon hơn nữa.  

Giáo sư Kevin Verstrepen tại trường đại học KU Leuven - người đứng đầu nghiên cứu - cho biết AI có thể giúp phân biệt các mối liên kết phức tạp liên quan đến nhận thức về mùi hương của con người.

“Bia - giống như hầu hết các sản phẩm thực phẩm - chứa hàng trăm phân tử mùi thơm khác nhau mà lưỡi và mũi của chúng ta cảm nhận được, sau đó não của chúng ta sẽ tích hợp chúng thành một bức tranh. Tuy nhiên, các hợp chất thường tương tác với nhau, vì vậy cách chúng ta nhận biết một hợp chất cũng sẽ phụ thuộc vào nồng độ của các hợp chất khác” , ông chia sẻ.

Verstrepen và các đồng nghiệp đã diễn giải cách họ phân tích thành phần hóa học của 250 loại bia Bỉ thương mại thuộc 22 loại khác nhau bao gồm bia nhẹ, bia trái cây, bia vàng, bia West Flanders và bia không cồn trên tờ Nature Communications.

Trong số các đặc tính được đem ra nghiên cứu như hàm lượng cồn, độ pH, tỉ lệ đường cũng như sự xuất hiện đi kèm nồng độ của hơn 200 hợp chất khác nhau để tạo ra hương vị - chẳng hạn như este được sản xuất bởi nấm men và terpenoid từ hoa bia, cả hai đều là thành phần liên quan tạo ra hương trái cây.

Một hội đồng 16 người đã được lập ra để uống thử và cho điểm từng loại bia trong số 250 loại bia với 50 thuộc tính khác nhau, chẳng hạn như hương hoa bia, vị ngọt và độ axit; quá trình này kéo dài ba năm.

Các nhà nghiên cứu cũng thu thập 180.000 đánh giá của người tiêu dùng về các loại bia khác nhau từ nền tảng đánh giá trực tuyến RateBeer; nhận thấy rằng mặc dù việc hệ thống đánh giá các loại bia có thể bị sai lệch bởi các đặc điểm như giá cả, khác với các tiêu chí mà hội đồng nếm thử đánh giá để xếp hạng như vị đắng, ngọt, mùi thơm của mạch nha.

Verstrepen cho biết: “Những thay đổi nhỏ về nồng độ của các hóa chất có thể tạo nên khác biệt lớn, đặc biệt là khi nhiều thành phần bắt đầu thay đổi theo chúng”. Bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu khác nhau, nhóm đã xây dựng các mô hình dựa trên máy học - một dạng AI - để dự đoán hương vị và số điểm đánh giá của bia dựa trên thành phần của nó.

Sau đó, họ sử dụng kết quả thu được để nâng cao chất lượng của một loại bia thương mại hiện có; về cơ bản là bổ sung thêm các chất được các mô hình nhận định là những yếu tố tiềm năng để nâng cao số điểm đánh giá tổng thể, chẳng hạn như axit lactic và glycerol.

Kết quả từ hội đồng nếm thử cho thấy việc bổ sung các thành phần theo gợi ý đã cải thiện xếp hạng cho cả bia có cồn và không cồn trên các chỉ số bao gồm độ ngọt, độ đậm đà và đánh giá tổng thể.

Mặc dù các mô hình này còn tồn tại những hạn chế, bao gồm cả việc chúng chỉ được phát triển bằng cách sử dụng bộ dữ liệu dựa trên các loại bia thương mại và bia chất lượng cao, Verstrepen cho biết ứng dụng lớn nhất của công nghệ này là nó có thể được sử dụng để nâng cao chất lượng các loại bia không cồn. 

Tuy nhiên, những người yêu thích bia không cần phải lo lắng rằng công nghệ này sẽ hủy hoại một di sản vì suy cho cùng, kỹ năng của người nấu bia vẫn đóng vai trò rất quan trọng trong việc tạo ra một mẻ bia ngon.

Verstrepen bổ sung thêm: “Các mô hình AI với khả năng dự đoán những thay đổi về mặt hóa học có thể giúp tối ưu hóa việc tạo ra loại bia ngon, nhưng các nhà sản xuất bia vẫn phải nghiên cứu và chú trọng vào công thức và sản xuất bia nếu muốn kết xuất được thành quả hoàn hảo nhất”.

(Theo The Guardian)

最新评论