A la lista de cosas que probablemente no sea necesario mejorar mediante el aprendizaje automático, pero que la gente va a intentar de todos modos, se suma la cerveza belga.
La familia de las cervezas ha sido durante mucho tiempo una de las favoritas de los conocedores de todo el mundo, pero un grupo de científicos decidió que se podía elaborar mejor con la ayuda del aprendizaje automático.
En un estudio dirigido por Michiel Schreurs, estudiante de doctorado en Vlaams Instituut voor Biotechnologie (VIB) en Flandes, los investigadores querían ayudar a desarrollar nuevos sabores de cerveza con y sin alcohol con mayores tasas de apreciación por parte del consumidor.
Comprender la relación entre la química de la cerveza y su sabor puede ser una tarea complicada. Gran parte del trabajo es de prueba y error y se basa en pruebas exhaustivas con consumidores.
El grupo belga documentó 200 propiedades químicas de 250 cervezas belgas comerciales de 22 estilos, como las cervezas Blond y Tripel. Utilizando la base de datos de reseñas de cerveza en línea RateBeer, vincularon 180,000 descripciones sensoriales con composiciones químicas conocidas. También utilizaron datos de perfiles de un panel de degustación capacitado de 16 personas.
Basándose en el conjunto de datos, el equipo entrenó modelos de aprendizaje automático para correlacionar y predecir el sabor en términos de cómo la apreciación del bebedor se correlaciona con el perfil químico.
De acuerdo a una artículo publicado en Nature Communications Hoy en día, el modelo de aprendizaje automático logró una mayor apreciación general entre los panelistas capacitados en catas a ciegas.
"El sabor de la cerveza es una mezcla compleja de compuestos aromáticos", dijo Schreurs. “Es imposible predecir qué tan buena es una cerveza midiendo uno o varios compuestos. Realmente necesitamos el poder de las computadoras”.
Los autores sugieren que esta herramienta podría ayudar a mejorar el control de calidad y el desarrollo de recetas de muchos tipos de alimentos y bebidas para ayudar a satisfacer las demandas de los consumidores de manera más eficiente, pero el estudio se limitó a las cervezas belgas.
El autor correspondiente Kevin Verstrepen, profesor de la universidad belga KU Leuven, dijo que uno de los mayores objetivos ahora es ayudar a producir una mejor cerveza sin alcohol. "Con el uso de nuestro modelo, ya logramos crear un cóctel de compuestos aromáticos naturales que imitan el sabor y el olor del alcohol, sin riesgo de resaca", dijo en un comunicado.
Schreurs admitió que el equipo celebró haber terminado el artículo con la variedad que contenía alcohol. Como algunas cervezas belgas alcanzan el 15 por ciento de alcohol por volumen, no dijo qué tan grave era la resaca. ®
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- Fuente: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/03/27/belgian_beer_machine_learning/
