1 CONDIVISIONI
video suggerito
video suggerito
Intelligenza artificiale (IA)

Questi scienziati stanno creando la birra perfetta: per farla usano l’intelligenza artificiale

Secondo il team di degustazione le aggiunte suggerite dall’IA hanno migliorato delle birre già in commercio. I nuovi studi potrebbero anche migliorare le bevande analcoliche.
A cura di Elisabetta Rosso
1 CONDIVISIONI
Immagine
Attiva le notifiche per ricevere gli aggiornamenti su

È dal Medioevo che cerchiamo di migliorare la birra belga, da quando i monaci nei monasteri decisero di usare il luppolo per prolungare la conservazione. Ora, in Belgio, i ricercatori stanno sfruttando l'intelligenza artificiale per perfezionare la qualità della birra prodotta nel Paese (nel 2016 le birre belghe sono state iscritte nell’elenco del Patrimonio Immateriale Unesco).

"Il nostro obiettivo principale è identificare nuovi importanti composti aromatici per la birra o acquisire una migliore comprensione delle "interazioni sensoriali" tra i composti aromatici: l'aumento o il mascheramento di un sapore da parte di un altro," ha spiegato Kevin Verstrepen, professore dell’Università KU Leuven, che ha guidato la ricerca.

L’intelligenza artificiale "potrebbe aiutare a chiarire le complesse relazioni coinvolte nella percezione dell’aroma da parte degli umani". Ha poi aggiunto: “La birra contiene centinaia di molecole aromatiche diverse che vengono captate dalla nostra lingua e dal nostro naso. Il nostro cervello poi le integra in un’unica immagine. Tuttavia, i composti interagiscono tra loro, quindi il modo in cui ne percepiamo uno dipende anche dalle concentrazioni degli altri”.

Sulla rivista Nature Communications, Verstrepen e i suoi colleghi hanno spiegato di aver analizzato 250 birre belghe, tra queste, "lager, birre alla frutta, bionde, birre delle Fiandre occidentali e birre analcoliche".

L'esperimento dei ricercatori

Per capire meglio la percezione degli aromi hanno studiato il livello di alcol, la concentrazione di zuccheri, il pH, e gli esteri prodotti dai lieviti. A quel punto il team di 16 persone ha degustato, campionato e valutato le birre, i ricercatori hanno anche raccolto circa 180.000 recensioni pubblicate sul sito RateBeer. "I piccoli cambiamenti nelle concentrazioni di sostanze chimiche possono avere un grande impatto, soprattutto quando più componenti iniziano a cambiare", ha spiegato Verstrepen.

"L’algoritmo produce modelli che superano significativamente le previsioni basate sulle statistiche convenzionali e prevedono con precisione le caratteristiche alimentari complesse e l’apprezzamento dei consumatori dai profili chimici", spiegano nello studio di Nature. I set di dati raccolti dalle recensioni online e dalle valutazioni degli assaggiatori sono stati utilizzati per addestrare un'intelligenza artificiale capace di prevedere il sapore di una birra e il livello di gradimento in base alla composizione. 

I risultati dello studio

Dopo aver addestrato l'IA hanno testato i risultati su una birra commerciale. Per migliorarla hanno aggiunto componenti in base ai predittori dell'apprezzamento e poi sono iniziati gli assaggi. Secondo il team di degustazione le aggiunte hanno migliorato la birra. Verstrepen ha spiegato che l'IA potrebbe anche essere utile per migliorare le birre analcoliche.

"Non è una grande idea trasformare prima la maggior parte dei tuoi ingredienti in alcol, per poi filtrarlo. Avrebbe più senso lavorare con ingredienti naturali (o estratti) per creare una bevanda analcolica che assomigli molto alla birra."

Le macchine però non sostituiranno gli umani, secondo Verstrepen gli amanti della birra non devono preoccuparsi, l'IA non andrà ad intaccare il patrimonio dei mastri birrai. “I modelli di intelligenza artificiale prevedono i cambiamenti chimici che potrebbero ottimizzare una birra, ma spetta ancora ai birrai far sì che ciò accada a partire dalla ricetta e dai metodi di produzione”.

1 CONDIVISIONI
352 contenuti su questa storia
autopromo immagine
Più che un giornale
Il media che racconta il tempo in cui viviamo con occhi moderni
api url views