おそらく機械学習による改善の必要はないが、とにかく試してみたいもののリストに加わったのは、ベルギービールです。
エールファミリーは長い間世界中の愛好家に愛されてきましたが、ある科学者グループは機械学習の助けを借りてエールをより良く醸造できると判断しました。
フランダースにあるヴラームス生物工学研究所（VIB）の博士課程学生、ミシェル・シュルールス氏が主導した研究では、研究者らは消費者の評価が高い、新しいアルコールビールとノンアルコールビールのフレーバーの開発を支援したいと考えた。
ビールの化学的性質と味の関係を理解するのは難しい作業です。仕事の多くは試行錯誤であり、広範な消費者テストに依存しています。
ベルギーのグループは、ブロンド ビールやトリペル ビールなど、200 のスタイルにわたる 250 種類の市販ベルギー ビールから 22 の化学的特性を文書化しました。次に、オンラインのビール評価データベース RateBeer を使用して、180,000 件の官能的な記述を既知の化学組成に関連付けました。彼らはまた、16 人からなる訓練を受けたテイスティングパネルからのプロファイリングデータも使用しました。
データセットを利用して、チームは機械学習モデルをトレーニングして、飲酒者の評価が化学プロファイルとどのように相関するかという観点から風味を相関させ、予測しました。
によると、 Nature Communications に論文が掲載されました 今日、機械学習モデルは、ブラインドテイスティングの訓練を受けたパネリストの間で全体的により高い評価を獲得しました。
「ビールの風味は、さまざまな香りの化合物が複雑に混ざり合ったものです」とシュルール氏は言う。 「1 つまたはいくつかの化合物を測定するだけでは、ビールの良さを予測することは不可能です。私たちはコンピューターの力を本当に必要としています。」
著者らは、このツールがさまざまな種類の食品や飲料の品質管理とレシピ開発を改善し、消費者の需要をより効率的に満たすのに役立つ可能性があると示唆しているが、この研究はベルギービールに限定されていた。
特派員のケビン・フェルストレペン氏（ベルギー大学ルーヴェン大学教授）は、最大の目標の一つは、より良いノンアルコールビールの製造を支援することだと述べた。 「私たちのモデルを使用することで、二日酔いの危険を冒さずに、アルコールの味と香りを模倣した天然の芳香化合物のカクテルを作成することにすでに成功しました」と同氏は声明で述べた。
シュルール氏は、チームがアルコールを含む品種の論文の完成を祝ったことを認めた。ベルギービールの中にはアルコール度数が15％に達するものもあるため、二日酔いがどれほどひどいかについては言及しなかった。 ®
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- 情報源： https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/03/27/belgian_beer_machine_learning/
