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L’Intelligenza Artificiale diventa esperta di birra

L’Intelligenza Artificiale diventa esperta di birra

Aiuta a migliorarne il gusto

28 marzo 2024, 09:09

di Benedetta Bianco

ANSACheck

Un momento della sessione di degustazione di birra all 'interno del laboratorio (fonte: Justin Jin) - RIPRODUZIONE RISERVATA

L’Intelligenza Artificiale indossa i panni dell’esperta di birra, per aiutare a migliorarne il gusto andando incontro alle richieste dei consumatori: il nuovo algoritmo è stato messo a punto da un gruppo di ricercato guidato dal Centro di microbiologia Vib-Ku di Lovanio, in Belgio, che lo ha addestrato a classificare oltre 200 proprietà chimiche della bevanda riscontrate in 250 birre commerciali belghe di tutti i tipi, collegandole poi alle descrizioni fatte da un gruppo di 16 degustatori addestrati e da oltre 180.000 recensioni pubbliche di consumatori. I risultati, pubblicati sulla rivista Nature Communications, potrebbero estendere le possibili applicazioni anche ad altri alimenti e bevande.

Riuscire a prevedere il livello di apprezzamento dei consumatori per nuovi gusti o varietà è una sfida molto complessa, che deve tener conto di molti fattori. In genere, queste indagini si svolgono attraverso test con gruppi di persone, che però possono essere alquanto inefficienti e fornire risultati limitati. I ricercatori coordinati da Kevin Verstrepen hanno quindi cercato un modo per rendere più efficiente l’intero processo, rivolgendosi all’IA. Grazie all’ampia quantità di dati raccolti, infatti, hanno potuto addestrare il sistema a prevedere e collegare sia il sapore che l’apprezzamento dei consumatori, in base al profilo chimico delle birre.

Gli autori dello studio hanno testato l’efficacia del modello utilizzando le sue previsioni per modificare una birra commerciale alcolica e una analcolica: i risultati hanno mostrato che i partecipanti alla degustazione, effettuata alla cieca, hanno effettivamente dato punteggi più alti alle nuove versioni. Attualmente, l’algoritmo è limitato alle principali birre belghe, dunque per applicarlo ad un campione più vasto sarà necessario un addestramento con ulteriori dati, che includano anche informazioni come età dei consumatori e cultura di appartenenza.

Riproduzione riservata © Copyright ANSA

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