Alemania , 08 abr 2024 (ATB Digital).- Un equipo de científicos belgas utilizaron un modelo de aprendizaje para predecir los sabores y mejorar el resultado de las mezclas.
En muchos lugares del mundo, las cervezas y su elaboración forman parte de la cultura y la identidad locales, hasta el punto de convertirse en un atractivo para el turismo e, incluso, para las colecciones. Esto es así porque, además de ser una bebida asociada al ocio, es también el marco en el que se pueden encontrar cientos de sabores en combinaciones infinitas. La calidad de un cervecero, por lo tanto, irá ligada no solo a la técnica de elaboración sino, también, al instinto que le conducirá a mezclar y encontrar un sabor distinguible.
Sin embargo, un equipo compuesto en su mayoría por científicos de la Universidad KU Leuven, Bélgica, ha querido saber qué ocurriría si ese tipo de decisiones estuvieran apoyadas y sustentadas por una IA capaz de predecir el sabor resultante de todas esas mezclas. Al contar con esa información, los cerveceros podrían tomar mejores decisiones, aunque en estos casos siempre habría un factor tan subjetivo como el de la percepción del gusto y los olores. Por ello, decidieron diseñar esa Inteligencia Artificial y organizar una cata a ciegas con dieciséis expertos a los que dieron cerveza 100% artesanal y también asistida por la IA. Los resultados de esa investigación han sido publicados en un artículo de la revista Nature.
Cómo potenciar el sabor de una cerveza con la IA
El equipo de investigadores analizó la composición química de 250 cervezas belgas: rubias, ácidas, lager… La muestra llegó a incluir 22 tipos diferentes de esta bebida. Luego, pidieron a esos mismos expertos que rellenaran una tabla indicando sus impresiones respecto a 50 variables, tales como el dulzor, la acidez y la sensación en el interior de la boca. Además, también recopilaron 180.000 mensajes de una plataforma de reseñas de consumidores llamada Ratebeer.
Gracias a todos estos datos, se dieron cuenta de que, aunque siempre hubiera que tener en cuenta los sesgos de los bebedores, algunas de las variables relacionadas con el sabor y el aroma sí se relacionaban con una determinada composición química. Por ello, al introducir los datos en un ordenador lograron diseñar un sistema capaz de asociar los distintos comentarios y apreciaciones con la determinada fórmula de cada una de las cervezas.
Sobre esta herramienta y las correlaciones que reveló, Kevin Verstrepen, profesor de la universidad y director de la investigación, comentó al medio británico The Guardian que “pequeños cambios en las concentraciones de sustancias químicas” podían tener siempre “un gran impacto, especialmente cuando múltiples componentes comienzan a cambiar”. De hecho, una de las mayores sorpresas fue descubrir cómo algunos ingredientes poco valorados podían arrojar resultados positivos si se combinaban adecuadamente.
Una segunda cata a ciegas
Finalmente, Verstrepen y compañía decidieron utilizar este modelo de aprendizaje automático para modificar las cervezas con las que habían trabajado desde el principio, en consecuencia con las indicaciones señaladas por la IA. Una vez hecho esto, organizaron una nueva cata con los mismos expertos, a los que les dieron las antiguas y las nuevas bebidas sin revelarles cuál era cuál.
Tras probarlas, los panelistas volvieron a rellenar la tabla indicando si habían notado alguna modificación respecto a la primera cata. El resultado de sus valoraciones fue que las cervezas científicas eran mejores en campos como el dulzor, el cuerpo y la apreciación general.
Por ello, Verstrepen y su equipo consideran que la IA podría ayudar en la elaboración de futuras cervezas y, muy especialmente, en algunos ámbitos donde las cuestiones del sabor siempre han sido más complejas, como en las cervezas sin alcohol. Con todo, el director del estudio ha querido señalar que pese a que “los modelos de IA predicen los cambios químicos que podrían optimizar una cerveza”, el que eso se convirtiera en una realidad seguía dependiendo “de los cerveceros”.