Cient\u00edficos belgas han desarrollado modelos de inteligencia artificial que pueden predecir c\u00f3mo los consumidores calificar\u00e1n una cerveza en particular y qu\u00e9 compuestos arom\u00e1ticos pueden agregar los cerveceros para mejorarla. La investigaci\u00f3n fue publicada en Nature Communications y puede revolucionar la forma en que la industria de alimentos y bebidas desarrolla nuevos productos.<\/p>\n\n\n\n
Comparar y clasificar los perfiles de sabor de diferentes cervezas es un desaf\u00edo. Hay multitud de gu\u00edas en el mercado que describen bebidas con t\u00e9rminos gen\u00e9ricos como “afrutado” y las clasifican bas\u00e1ndose \u00fanicamente en el gusto de una persona. “Esto hace que las comparaciones de cervezas est\u00e9n muy sesgadas y dificulta predecir el sabor real de una cerveza”, afirma Kevin Verstrepen, profesor de la KU Leuven y director del Centro de Microbiolog\u00eda VIB-KU Leuven y del Instituto de Investigaci\u00f3n de la Cerveza de Lovaina.<\/p>\n\n\n\n
“Quer\u00eda tener una descripci\u00f3n m\u00e1s neutral y cient\u00edfica de las diferentes cervezas del mundo”, dice Verstrepen.<\/p>\n\n\n\n
El equipo comenz\u00f3 a analizar qu\u00edmicamente las cervezas, midiendo cuidadosamente las concentraciones de cientos de compuestos arom\u00e1ticos. Un panel capacitado de 15 personas evalu\u00f3 cada cerveza seg\u00fan un conjunto de 50 criterios. “Fue un esfuerzo verdaderamente herc\u00faleo. Comenzamos el proyecto con menos de 100 cervezas y r\u00e1pidamente nos dimos cuenta de que no ser\u00eda suficiente para capturar la incre\u00edble diversidad cervecera de B\u00e9lgica, por lo que terminamos analizando 250 cervezas”, recuerda el Dr. Miguel Roncoroni, quien dirigi\u00f3 el An\u00e1lisis qu\u00edmicos y panel de cata.<\/p>\n\n\n\n
Nuevos conocimientos con IA Estos resultados, a su vez, se utilizaron para mejorar el sabor de una cerveza belga comercial existente a\u00f1adiendo ciertos aromas predichos por el modelo para mejorar la calidad de la cerveza. Efectivamente, la cerveza modificada obtuvo una puntuaci\u00f3n bastante mejor en las catas a ciegas.<\/p>\n\n\n\n “El sabor de la cerveza es una mezcla compleja de compuestos arom\u00e1ticos. Es imposible predecir qu\u00e9 tan buena es una cerveza midiendo simplemente uno o varios compuestos. Realmente necesitamos el poder de las computadoras”, dice Michiel Schreurs.<\/p>\n\n\n\n El estudio se puede ampliar a otros productos alimenticios, lo que puede revolucionar la forma en que se elaboran nuevos alimentos.<\/p>\n\n\n\n “Nuestro principal objetivo ahora es fabricar una mejor cerveza sin alcohol. Utilizando nuestro modelo, ya hemos conseguido crear un c\u00f3ctel de compuestos arom\u00e1ticos naturales que imitan el sabor y el olor del alcohol sin riesgo de resaca”, afirma Verstrepen.<\/p>\n\n\n\n “Sin embargo”, a\u00f1ade en broma Scheurs, “celebramos el estudio con las variantes que contienen alcohol”.<\/p>\n\n\n\n
<\/strong>Al equipo le llev\u00f3 cinco a\u00f1os, pero una vez que tuvieron las concentraciones qu\u00edmicas y los informes de cata detallados de cientos de cervezas diferentes, supieron que ser\u00eda posible utilizar la IA para conectar ambas. Un modelo podr\u00eda predecir aromas clave y la puntuaci\u00f3n de apreciaci\u00f3n final de una cerveza sin necesidad de cataci\u00f3n humana.<\/p>\n\n\n\n