Ya sea que prefiera una lambic afrutada o una trapense compleja, las cervezas belgas son famosas por su variedad, calidad y tradición. Ahora los investigadores dicen que han aprovechado el poder de la inteligencia artificial para hacer que las cervezas sean aún mejores.

El profesor Kevin Verstrepen de KU Leuven, quien dirigió la investigación, dijo que la IA podría ayudar a desentrañar las complejas relaciones involucradas en la percepción humana de los olores.

“La cerveza, como la mayoría de los productos alimenticios, contiene cientos de moléculas aromáticas diferentes que son captadas por nuestra lengua y nuestra nariz, y nuestro cerebro las integra en una sola imagen. Sin embargo, los compuestos interactúan entre sí, por lo que la forma en que percibimos uno también depende de las concentraciones de los demás”, dijo.

Escribiendo en la revista Nature Communications, Verstrepen y sus colegas informan cómo analizaron la composición química de 250 cervezas belgas comerciales de 22 estilos diferentes, incluidas lagers, cervezas de frutas, rubias, cervezas de Flandes Occidental y cervezas sin alcohol.

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Entre las propiedades estudiadas se encuentran el contenido de alcohol, el pH, la concentración de azúcar y la presencia y concentración de más de 200 compuestos diferentes involucrados en el sabor, como los ésteres producidos por la levadura y los terpenoides del lúpulo, ambos involucrados en la creación de notas frutales. .

Un panel de degustación de 16 participantes probó y calificó cada una de las 250 cervezas según 50 atributos diferentes, como sabores de lúpulo, dulzor y acidez, un proceso que tomó tres años.

Los investigadores también recopilaron 180.000 reseñas de diferentes cervezas en la plataforma de reseñas de consumidores en línea RateBeer, y descubrieron que, aunque la apreciación de las cervezas estaba influenciada por características como el precio, lo que significa que diferían de las calificaciones del panel de degustación, las calificaciones y comentarios relacionados con otras características. como amargor, dulzor, alcohol y aroma a malta, estos se correlacionaron bien con los del panel de degustación.

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«Pequeños cambios en las concentraciones químicas pueden tener un gran impacto, especialmente cuando múltiples componentes comienzan a cambiar», dijo Verstrepen, y agregó que una sorpresa fue que algunas sustancias tradicionalmente conocidas como deestimulantes podrían ser positivas si están presentes en concentraciones más bajas. y se presentan en combinación con otros compuestos aromáticos.

Utilizando los diferentes conjuntos de datos, el equipo construyó modelos basados ​​en el aprendizaje automático (una forma de IA) para predecir el sabor de una cerveza y su disfrute, en función de su composición.

Luego utilizaron los resultados para mejorar una cerveza comercial existente, esencialmente añadiendo sustancias señaladas por los modelos como predictores importantes del disfrute general, como el ácido láctico y el glicerol.

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Los resultados del panel de degustación revelaron que las adiciones mejoraron las calificaciones de las cervezas con y sin alcohol en métricas como dulzura, cuerpo y disfrute general.

Si bien los modelos tienen limitaciones, incluido el hecho de que solo se desarrollaron utilizando conjuntos de datos basados ​​en cervezas comerciales de alta calidad, Verstrepen dijo que su mayor aplicación podría ser modificar las cervezas sin alcohol para mejorarlas.

Pero los amantes de la cerveza no deben preocuparse de que las nuevas tecnologías puedan alterar un rico patrimonio, y Verstrepen enfatiza que la habilidad de los cerveceros sigue siendo vital.

«Los modelos de IA predicen los cambios químicos que podrían optimizar una cerveza, pero aún depende de los cerveceros lograr que eso suceda en función de la receta y los métodos de elaboración», dijo.

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