Cata de 250 cervezas

Para poder empezar a enseñar a una IA a valorar una cerveza, a que sepa catar, los investigadores empezaron por analizar químicamente un centenar de cervezas diferentes, midiendo cuidadosamente las concentraciones de los cientos de compuestos aromáticos que aparecen en cada una de ellas.

Un equipo de investigadores caracterizó más de 200 propiedades químicas de 250 cervezas comerciales de 22 estilos con ayuda de la Inteligencia Artificial. Los resultados se utilizaron para mejorar el sabor de una cerveza belga.

La Inteligencia Artificial (IA) no deja de sorprender con sus innumerables aplicaciones. En esta ocasión, demostró su valía para predecir cómo valorarán los consumidores una determinada cerveza belga y qué compuestos aromáticos se pueden añadir para mejorarla.

 “Quería tener una descripción más neutra y científica de las distintas cervezas del mundo” para poder comparar y predecir “cómo sabe realmente una cerveza”, explicó Kevin Verstrepen, de la Universidad Católica de Lovaina (Bélgica) y uno de los firmantes de la investigación.

Además de medir las concentraciones de cientos de compuestos aromáticos, cada cerveza fue evaluada según 50 criterios por un grupo de 15 personas. También incluyeron datos de más de 180.000 opiniones públicas de consumidores de una base de datos de reseñas de cerveza en línea.

El toque de la IA

Una vez lograda la base de datos, los investigadores entrenaron modelos de aprendizaje automático para conectar ambas variables de manera que se pudieran predecir los aromas clave y la puntuación final de apreciación de una cerveza sin necesidad de cata humana.

Estos resultados se utilizaron para mejorar el sabor de una cerveza belga comercial existente, añadiendo determinados aromas predichos por el modelo para aumentar la calidad de la cerveza, la cual mejoró bastante en las catas a ciegas.

Los autores sugieren que esta herramienta podría ayudar a mejorar el control de calidad y el desarrollo de recetas de cervezas, o potencialmente de otros alimentos y bebidas, para satisfacer más eficazmente las demandas específicas de los consumidores.

Este trabajo se alargó durante cinco años, pero una vez que tuvieron las concentraciones químicas y los informes de cata detallados de estas cervezas diferentes, el siguiente paso fue utilizar la IA para conectar ambas y crear un modelo que pudiera predecir los aromas clave con los que cuenta y también la puntuación de apreciación final que puede tener de una cerveza sin necesidad de realizar una cata con personas reales.

El estudio se puede ampliar a otros productos alimenticios, lo que puede revolucionar la forma en que se elaboran nuevos alimentos. Pero de momento sus impulsores científicos tratarán de aplicarlo a las cervezas sin alcohol. “Nuestro mayor objetivo ahora es hacer una mejor cerveza sin alcohol. Usando nuestro modelo, ya hemos logrado crear un cóctel de compuestos aromáticos naturales que imitan el sabor y el olor del alcohol sin riesgo de resaca”, anuncia Verstrepen.

Ahora queda por ver si los consejos de esta IA son bien recibidos por los consumidores y si al seguir sus consejos asépticos no acabaremos encontrando que todas las cervezas son la misma.