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2024-03-26 16:00:26
フルーティーなランビックがお好みであろうと、複雑なトラピストがお好みであろうと、ベルギービールはその多様性、品質、そして伝統で長い間有名でした。 現在、研究者らは人工知能の力を利用してビールをさらに美味しくできるようになったと述べている。
研究を主導したルーヴェン大学のケビン・フェルストレペン教授は、AIは人間の香りの知覚に関わる複雑な関係を解明するのに役立つ可能性があると述べた。
「ほとんどの食品と同様、ビールには何百もの異なる香り分子が含まれており、それらが私たちの舌や鼻で捉えられ、私たちの脳がこれらを 1 つの画像に統合します。 しかし、化合物は相互作用するので、私たちが一方をどのように認識するかは、他の化合物の濃度にも依存します」と彼は言いました。
フェルストレペン氏らはジャーナル「ネイチャー・コミュニケーションズ」に寄稿し、ラガー、フルーツビール、ブロンド、ウェストフランダースエール、ノンアルコールビールなど、22の異なるスタイルの市販ベルギービール250種類の化学組成をどのように分析したかを報告している。
研究された特性の中には、アルコール含有量、pH、糖濃度、および酵母によって生成されるエステルやホップからのテルペノイドなど、フレーバーに関与する200種類以上の異なる化合物の存在と濃度が含まれており、どちらもフルーティーなノートの作成に関与しています。 。
参加者 16 人からなる試飲委員会が 250 種類のビールをそれぞれサンプリングし、ホップのフレーバー、甘味、酸味などの 50 の異なる特性について採点しました。このプロセスには 3 年かかりました。
研究者らはまた、オンラインの消費者レビュー プラットフォームである RateBeer からさまざまなビールの 180,000 件のレビューを収集し、ビールの評価は価格などの特徴によって偏っているものの、テイスティング パネルの評価とは異なることを発見しました。苦味、甘味、アルコール、モルトの香りなど、これらはテイスティングパネルから得られたものとよく相関していました。
「化学物質の濃度のわずかな変化は、特に複数の成分が変化し始めた場合に、大きな影響を与える可能性があります」とフェルストレーペン氏は述べ、伝統的に抑制剤として知られている一部の物質が、より低い濃度で存在すると陽性反応を示す可能性があることも驚きだったと付け加えた。他の芳香化合物と組み合わせて発生します。
チームはさまざまなデータセットを使用して、AI の一種である機械学習に基づいたモデルを構築し、ビールの味とその組成に基づいた評価を予測しました。
次に、その結果を利用して既存の市販ビールを強化し、乳酸やグリセロールなど、全体的な評価の重要な予測因子としてモデルによってフラグが立てられた物質を基本的にビールに加えました。
テイスティングパネルの結果では、この添加により、甘さ、コク、全体的な評価などの指標において、アルコールビールとノンアルコールビールの両方の評価が向上したことが明らかになりました。
このモデルには高品質の市販ビールに基づくデータセットのみを使用して開発されたことなどの制限があるが、フェルストレーペン氏は、最大の用途はノンアルコールビールを微調整してより良くすることにあるかもしれないと述べた。
しかしビール愛好家は、新技術が豊かな伝統を破壊する可能性を心配する必要はなく、フェルストレーペン氏は醸造家の技術が依然として重要であると指摘した。
「AIモデルはビールを最適化する可能性のある化学変化を予測しますが、レシピと醸造方法から始めてそれを実現するかどうかは依然として醸造業者次第です」と彼は言いました。
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