ENTRETENIMIENTO

Inteligencia Artificial predice sabor y calidad de la cerveza



Científicos belgas han desarrollado modelos de Inteligencia Artificial que pueden predecir cómo los consumidores calificarán una cerveza y qué compuestos pueden agregarse para mejorarla.

Un modelo podría predecir aromas clave y la puntuación de apreciación final de una cerveza sin necesidad de catación humana.

La investigación fue publicada en Nature Communications y puede revolucionar la forma en que la industria de alimentos y bebidas desarrolla nuevos productos, según los autores.

Comparar y clasificar los perfiles de sabor de diferentes cervezas es un desafío. Hay multitud de guías en el mercado que describen bebidas con términos genéricos como “afrutado” y las clasifican basándose únicamente en el gusto de una persona. “Esto hace que las comparaciones de cervezas estén muy sesgadas y dificulta predecir el sabor real de una cerveza”, afirma en un comunicado Kevin Verstrepen, profesor de la KU Leuven y director del Centro de Microbiología VIB-KU Leuven y del Instituto de Investigación de la Cerveza de Lovaina.

“Quería tener una descripción más neutral y científica de las diferentes cervezas del mundo”, dice Verstrepen.

250 tipos de cerveza en cinco años

El equipo comenzó a analizar químicamente las cervezas, midiendo cuidadosamente las concentraciones de cientos de compuestos aromáticos. Un panel capacitado de 15 personas evaluó cada cerveza según un conjunto de 50 criterios. “Fue un esfuerzo verdaderamente hercúleo. Comenzamos el proyecto con menos de 100 cervezas y rápidamente nos dimos cuenta de que no sería suficiente para capturar la increíble diversidad cervecera de Bélgica, por lo que terminamos analizando 250 cervezas”, recuerda el Dr. Miguel Roncoroni, quien dirigió los análisis químicos y panel de cata.

Al equipo le llevó cinco años, pero una vez que tuvieron las concentraciones químicas y los informes de cata detallados de cientos de cervezas diferentes, supieron que sería posible utilizar la IA para conectar ambas. Un modelo podría predecir aromas clave y la puntuación de apreciación final de una cerveza sin necesidad de catación humana.

Estos resultados, a su vez, se utilizaron para mejorar el sabor de una cerveza belga comercial existente añadiendo ciertos aromas predichos por el modelo para mejorar la calidad de la cerveza. Efectivamente, la cerveza modificada obtuvo una puntuación bastante mejor en las catas a ciegas.

“El sabor de la cerveza es una mezcla compleja de compuestos aromáticos. Es imposible predecir qué tan buena es una cerveza midiendo simplemente uno o varios compuestos. Realmente necesitamos el poder de las computadoras”, dice Michiel Schreurs.

El estudio se puede ampliar a otros productos alimenticios, lo que puede revolucionar la forma en que se elaboran nuevos alimentos.

“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”, dice Verstrepen.

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