由于人工智能的技术修补，你倒的下一品脱可能会让你的味蕾发痒。它甚至可能是食品和饮料领域的下一件大事——当然比阴道啤酒和人造牛排更容易销售。

在人工智能的帮助下，啤酒的味道可以变得更好，这已经是一种对特定味觉的后天习得。一组科学家远远超出了在一个花哨的演示中向聊天机器人询问一些随机的苏打水味道的范围。通过将广泛的化学分析与基于感官数据训练的人工智能模型相结合，研究人员已经确定了可以提高你最喜欢的啤酒味道的特定化合物。

今天发表在《自然通讯》杂志上的研究论文称：“我们的研究揭示了大数据和机器学习如何揭示食品化学、风味和消费者感知之间的复杂联系。”。“这为使用数据驱动的方法而不仅仅是试错，开发出具有卓越、大众喜爱口味的新型定制食品铺平了道路。”

这项研究由十几名专家组成的国际团队进行，分析了250多种不同风格的比利时商业啤酒。每种啤酒都经过严格的化学分析，测量了200多种不同的性质，如酯类、醇类、酸类和芳香化合物。

然后，将这种化学指纹与经过培训的品尝者小组的定量感官评估相匹配，该小组对50种不同的风味属性进行了评分，并对啤酒爱好者的180000多条在线评论进行了评分。

利用这个庞大的数据集，研究人员接下来训练和测试了各种机器学习算法，以解析啤酒的化学成分与其感知的味道和消费者吸引力之间的复杂关系。一种常见的算法表现最好，显著优于传统的统计方法。

研究中写道：“性能最好的算法，梯度增强，产生的模型明显优于基于传统统计数据的预测，并根据化学特征准确预测复杂的食品特征和消费者的评价。”。研究人员说，这种方法“可以识别特定的和意想不到的化合物，作为啤酒风味和鉴赏力的驱动因素。”

梯度增强是一种机器学习技术，它将多个小的、不准确的模型组合成一个更大的模型，能够做出良好的预测。它被广泛用于银行和医疗保健，以及试图预测特定努力结果的营销活动。

酿造好啤酒不太可能是其主要目的，但梯度增强的效果优于研究团队测试的其他预测模型。

研究人员发现，“风味化合物浓度并不总是与感知相关”，这意味着消费者在享受一杯好啤酒时，往往会欣赏到更多的细微差别，而不仅仅是味道。这很难用传统的模型和简单的分析来预测，这也是团队考虑如此大量变量的原因之一。

通过可解释的机器学习技术，科学家们发现了一些意想不到的化合物，这些化合物强烈影响啤酒的质量。例如，甲硫醇和乙酸苯乙酯通常与啤酒的陈味有关，但小剂量也能使啤酒味道良好。

更熟悉的风味驱动因素，如乙酸乙酯和乳酸也被检查。

为了验证他们的模型，研究人员进行了品尝实验，在实验中，他们在评级较差的啤酒中加入了机器学习识别的化合物，这些化合物可以提高鉴赏力。与原装啤酒相比，这种简单的调整导致经过培训的小组成员对改良啤酒的口味评分和总体偏好评分显著提高。

世界上的酿酒商和啤酒爱好者可能很快就要感谢人工智能，因为它增强了我们对人类最古老、最受欢迎的饮料之一的享受。但其应用范围远远不止于更好的啤酒。类似的人工智能化学分析可以优化从植物性肉类替代品到低糖汽水和零食的各种口味。

研究人员认为：“目前的工作表明，尽管存在一些重要的障碍，但将化学分析、感官分析和现代机器学习方法的最新发展相结合，为食品化学和工程提供了令人兴奋的途径。”。“很快，这些工具可能会提供质量控制和配方开发方面的解决方案，以及感官科学和风味研究的新方法。”

下次你打开一杯完美平衡、美味的啤酒时，它可能会推翻“人造”不如的古老格言，并停下来向人工智能举杯。

由Ryan Ozawa编辑。