ベルギーの研究者たちは、ビールの味を向上させるために人工知能（AI）を活用しています。KU Leuven大学のケビン・ヴェルストレペン教授が率いるこの研究チームは、ビールの化学的構成に基づいてその味や評価を予測するために、機械学習という形式のAIを用いたモデルを構築しました。
研究では、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種類の異なるスタイルの250種類の商業ベルギービールの化学的メイクアップを分析しました。アルコール含有量、pH、糖度、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、風味に関わる200種類以上の化合物の存在と濃度が研究されました。
16人の参加者によるテイスティングパネルは、3年にわたり各ビールを試飲し、ホップの風味、甘さ、酸味など50の異なる属性でスコアをつけました。また、オンラインの消費者レビュープラットフォームRateBeerから18万件のビールレビューを収集し、価格などの特徴によるバイアスがあるものの、苦味、甘さ、アルコール、モルトの香りなどの特徴に関する評価とコメントはテイスティングパネルのものとよく一致していました。
このデータを基に、研究チームはビールの構成に基づいてその味や評価を予測するための機械学習モデルを構築しました。そして、モデルによって重要な予測因子として指摘された物質（例：乳酸やグリセロール）を既存の商業ビールに追加することで、甘さ、ボディ、全体的な評価などの指標での評価を向上させました。
ヴェルストレペン教授は、このモデルがノンアルコールビールを改善するための調整に最も大きな応用があると述べています。しかし、新しい技術が豊かな遺産を乱すことはないでしょう。ビールの化学的変化を最適化するためのAIモデルの予測があっても、それを実現するのは醸造家の技術に依存しています。
【ニュース解説】
ベルギーの研究者たちが、ビールの味を向上させるために人工知能（AI）を利用するという革新的な取り組みを行っています。この研究は、ビールの化学的構成を分析し、その味や消費者の評価を予測するために機械学習という形式のAIを用いています。この技術により、ビールの風味を最適化し、特にノンアルコールビールの品質向上に貢献する可能性があります。
ビールは、数百種類の異なる香り分子を含んでおり、これらは私たちの舌や鼻によって感知され、脳がこれらを一つの味として統合します。しかし、これらの化合物は互いに影響を及ぼし合うため、一つの化合物がどのように感じられるかは、他の化合物の濃度にも依存します。この複雑な関係を解き明かすために、AIが活用されています。
研究チームは、22種類の異なるスタイルを持つ250種類の商業ベルギービールの化学的メイクアップを分析しました。この分析には、アルコール含有量、pH、糖度、エステルやテルペノイドなどの風味に関わる200種類以上の化合物が含まれています。さらに、16人の参加者によるテイスティングパネルが、各ビールを試飲し、50の異なる属性でスコアをつけました。
このデータを基に構築された機械学習モデルは、ビールの構成に基づいてその味や評価を予測することができます。研究チームは、モデルによって重要な予測因子として指摘された物質を既存の商業ビールに追加することで、ビールの評価を向上させることに成功しました。
この技術の応用は、特にノンアルコールビールの品質向上に大きな可能性を秘めています。しかし、AIによる予測があっても、最終的にビールの品質を決定するのは醸造家の技術です。このため、ビールの伝統や醸造家の技術が失われることはなく、AIはあくまで醸造家をサポートするツールとして機能します。
この技術の導入により、ビールの味の最適化がより科学的かつ効率的に行われるようになります。しかし、消費者の好みは多様であり、AIによる予測が全ての人に受け入れられるわけではありません。また、AIの使用は、ビールのレシピや醸造方法に関する知識の蓄積を促進する一方で、過度に依存することで醸造家の直感や創造性が損なわれるリスクもあります。
長期的には、この技術はビール業界における製品開発のアプローチを変革し、新しい風味のビールの創出や、既存のビールの改良に貢献することが期待されます。また、消費者の好みや健康志向の変化に応じたビールの開発がより柔軟に行えるようになるでしょう。しかし、この技術の発展と普及には、醸造家と消費者の双方からの理解と受け入れが必要です。
from Scientists turn to AI to make beer taste even better.
