【中国国际啤酒网】制作一种口感好的啤酒是一项艰巨的任务。大型啤酒厂会从员工中挑选数百名训练有素的品鉴师来测试新产品，但维持这样的品鉴小组是昂贵的，而且人们对口感的感知和喜好可能是高度主观的。
如果人工智能可以帮助我们减轻负担呢？
根据今天发表在 Nature Communications 上的研究，一种新的人工智能模型不仅可以准确识别消费者对某种比利时啤酒的评价有多高，还可以向酿酒商推荐添加额外的化合物，让啤酒味道更好，更受大众欢迎。
这类模型可以帮助食品和饮料制造商开发新产品或调整现有配方，以更好地适应消费者的口味。这有助于节省大量用于新品试验的时间和金钱。
为了训练人工智能模型，研究人员花了五年时间对 250 种啤酒进行化学分析，测量每种啤酒的化学特性和风味化合物，这些特性决定了啤酒的味道。
然后，研究人员将这些详细的分析与品鉴小组对啤酒的评估（包括啤酒花、酵母和麦芽口味），以及从流行的啤酒评价网站 RateBeer 上收集的 18 万条评论相结合，对啤酒的味道、色泽、香气和整体质量进行抽样评分。
这个将化学数据与感官特征联系起来的大数据集被用来训练 10 个机器学习模型，以准确预测啤酒的味道、气味和口感，以及消费者对啤酒的评价。
为了比较不同的模型，他们将数据分为训练集和测试集。一旦模型在训练集上完成了训练，他们就会用测试集评估其预测能力。
研究人员发现，如果以 RateBeer 网站上的啤酒评价为基准，所有模型的预测表现都比训练有素的人类专家小组要好。
通过这些模型，研究人员能够准确确定有助于消费者喜欢某款啤酒的特定化合物：如果啤酒中含有某些特定的化合物，人们更有可能对其给出高评价。
例如，模型预测，添加酸啤酒中存在的乳酸，可以使其他种类的啤酒味道更清爽，从而改善它们的口感。
参与了该项目的比利时鲁汶大学教授、VIB-KU 鲁汶微生物中心主任凯文•韦斯特崔本（Kevin Verstrepen）表示，其实我们就是让模型分析这些啤酒，然后问它们，如何才能把这些啤酒变得更好？
他补充说：“随后我们有的放矢，通过添加模型推荐的风味化合物改变了啤酒的配方。之后我们进行了盲品，发现改良后的啤酒的确变得更好喝，也更受欢迎。”
他说，这项研究的一个令人兴奋的应用是，它可以用来生产更好的无酒精啤酒。这对饮料行业来说一直是一个重大挑战。
研究人员利用该模型的预测，在一种不含酒精的啤酒中添加了一系列化合物的混合物，人类品尝者对新饮品的口感和甜度的评价明显高于之前的版本。
美国华盛顿州立大学食品科学教授卡洛琳•罗斯（Carolyn Ross）表示，这种类型的机器学习方法在探索食物质地和营养，以及调整食物成分以适应不同人群方面也非常有用。
例如，她说，老年人往往不喜欢过于复杂的质地或成分组合。
她说：“我们可以（在食物领域）探索的东西太多了，尤其是当我们观察不同的人群并试图为他们开发特定的产品时。”
