기계 학습을 통해 개선할 필요는 없지만 사람들이 어쨌든 시도해 볼 것의 목록에 합류하는 것은 벨기에 맥주입니다.

에일 계열은 오랫동안 전 세계 감정가들이 가장 좋아하는 맥주였지만, 한 과학자 그룹은 기계 학습의 도움으로 에일을 더 잘 양조할 수 있다고 결정했습니다.

플랑드르의 VIB(Vlaams Instituut voor Biotechnologie) 박사 과정 학생인 Michiel Schreurs가 주도한 연구에서 연구원들은 더 높은 소비자 인식률을 갖춘 새로운 알코올 및 무알코올 맥주 맛을 개발하는 데 도움을 주고 싶었습니다.

맥주의 화학적 성질과 맛의 관계를 이해하는 것은 까다로운 작업이 될 수 있습니다. 대부분의 작업은 시행착오를 거치며 광범위한 소비자 테스트에 의존합니다.

벨기에 그룹은 블론드(Blond) 및 트리펠(Tripel) 맥주 등 200가지 스타일에 걸쳐 250종의 상업용 벨기에 맥주에서 22가지 화학적 특성을 문서화했습니다. 그런 다음 온라인 맥주 리뷰 데이터베이스인 RateBeer를 사용하여 180,000개의 감각 설명을 알려진 화학 성분과 연결했습니다. 그들은 또한 훈련받은 16명의 시식 패널로부터 얻은 프로파일링 데이터를 사용했습니다.

데이터 세트를 바탕으로 팀은 기계 학습 모델을 훈련하여 술꾼의 감상이 화학적 프로필과 어떻게 연관되는지 측면에서 풍미를 연관시키고 예측했습니다.

A에 따라 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 게재된 논문 오늘날 기계 학습 모델은 블라인드 테이스팅에서 숙련된 패널리스트들 사이에서 전반적으로 더 높은 평가를 받았습니다.

Schreurs는 “맥주의 맛은 아로마 화합물의 복잡한 혼합입니다.”라고 말했습니다. “하나 또는 몇 가지 화합물을 측정하여 맥주의 맛을 예측하는 것은 불가능합니다. 우리에게는 컴퓨터의 힘이 정말로 필요합니다.”

저자는 이 도구가 다양한 유형의 식품 및 음료의 품질 관리 및 레시피 개발을 개선하여 소비자 요구를 보다 효율적으로 충족하는 데 도움이 될 수 있다고 제안했지만 연구는 벨기에 맥주에만 국한되었습니다.

교신저자이자 벨기에 대학 KU Leuven 교수인 Kevin Verstrepen은 이제 가장 큰 목표 중 하나가 더 나은 무알코올 맥주를 만드는 데 도움을 주는 것이라고 말했습니다. “우리 모델을 사용하여 우리는 이미 숙취 위험 없이 알코올의 맛과 냄새를 모방하는 천연 아로마 화합물의 칵테일을 만드는 데 성공했습니다.”라고 그는 성명에서 말했습니다.

Schreurs는 팀이 알코올 함유 품종으로 논문을 완성한 것을 축하했다고 인정했습니다. 일부 벨기에 맥주는 알코올 함량이 15%에 달하기 때문에 숙취가 얼마나 심한지는 밝히지 않았습니다. ®

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• 출처: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/03/27/belgian_beer_machine_learning/