Lezzetli bira yapmak zor bir iştir. Büyük bira fabrikaları yeni ürünleri test etmek için yüzlerce eğitimli tadımcı kullanır. Ancak bu tür tadımlar yapmak ucuz değildir ve tat algısı oldukça özneldir. Nature Communications dergisinde yapılan bir araştırma, yeni yapay zeka modellerinin yalnızca tüketicilerin köpüklü bir içeceğin tadını nasıl değerlendireceklerini tahmin etmekle kalmayıp, aynı zamanda bira üreticilerine bir birayı daha popüler hale getirmek için hangi malzemeleri eklemeleri gerektiği konusunda tavsiyelerde bulunabildiğini buldu.
Araştırmacılar, üreticilerin yeni yiyecek ve içecek ürünleri geliştirmelerine veya mevcut tarifleri tüketici zevklerine daha iyi uyacak şekilde ayarlamalarına yardımcı olmak için sinir ağını kullanmaya karar verdi. Yapay zeka kullanımı, testlerde önemli miktarda zaman ve para tasarrufu vaat ediyordu. Amaç, şerbetçiotu, maya ve malt notaları, bira görünümü, aroma ve genel içecek kalitesi dahil olmak üzere genel lezzet puanlarını objektif olarak yansıtan bir yapay zeka eğitim veri seti oluşturmaktı.
Sinir ağını düzgün bir şekilde eğitmek araştırmacıların beş yılını ve 250 ticari Belçika birasının kimyasal analizini aldı. Araştırmacılar bu analizleri nitelikli bir tadım panelinin subjektif derecelendirmeleriyle birleştirdi ve popüler çevrimiçi platform RateBeer’de aynı biralara ilişkin 180.000 yorumdan elde edilen sonuçları ekledi. Kimyasal verileri duyusal özelliklerle ilişkilendiren bu büyük veri seti, biranın tadını, kokusunu ve hissini ve tüketicinin ona yüksek puan verme olasılığını doğru bir şekilde tahmin etmek için 10 yapay zeka modelini eğitmek için kullanıldı.
Modelleri karşılaştırmak için araştırmacılar verileri bir eğitim seti ve bir test seti olarak ayırdılar. Model, eğitim setindeki verilerle eğitildikten sonra, test setini kullanarak bira derecelendirmelerini tahmin etme yeteneğini değerlendirdiler. Sonuçlar, RateBeer’dan alınan bira derecelendirmelerini tahmin etme konusunda tüm modellerin eğitimli insan uzmanlardan oluşan bir panelden daha iyi olduğu sonucuna vardı.
Bu modelleri kullanarak araştırmacılar, biraya ilişkin tüketici puanlarına katkıda bulunan spesifik bileşikleri tanımlayabildiler: Bu spesifik bileşikleri içeren bir birayı, insanların yüksek oranda derecelendirme olasılığı daha yüksekti. Örneğin modeller, ekşi, mayhoş tadı olan biralarda bulunan laktik asidin eklenmesinin diğer biraları daha taze hale getirerek iyileştirebileceğini öngördü.
“Modellerden birayı analiz etmelerini istedik ve onlara bunu nasıl daha iyi hale getirebileceğimizi sorduk. Leuven Üniversitesi profesörü Kevin Verstrepen diyor. “ Sonra biraya aroma bileşikleri ekleyerek [Yapay Zekanın önerdiği] değişiklikler yaptık. Ve işte, kör tadımı yaptığımızda bira gelişti ve daha popüler hale geldi.
Bu araştırmanın ilginç bir uygulamasının, içecek endüstrisi için büyük bir zorluk olan daha iyi alkolsüz bira yapmak için kullanılabileceği olduğunu söylüyor. Araştırmacılar, modelin tahminlerini, alkolsüz bir biraya, insan tadımcıların önceki enkarnasyona göre önemli ölçüde daha yüksek puan verdiği bileşiklerin bir karışımını eklemek için kullandılar.
Araştırmaya dahil olmayan gıda bilimi profesörü Carolyn Ross’a göre yapay zeka kullanımı, gıdaların bileşimi ve besin değerinin incelenmesinde ve ayrıca içerik maddelerinin farklı popülasyonlara uyarlanmasında son derece yararlı olabilir. Örneğin, yaşlı insanların karmaşık içerikli kombinasyonları daha az çekici bulduklarını söylüyor. “Özellikle farklı popülasyonları incelediğimizde ve onlara özel ürünler geliştirmeye çalıştığımızda çok fazla şey keşfediyoruz “ diyor.
