Secondo i ricercatori questo strumento potrebbe aiutare a migliorare il controllo della qualità e lo sviluppo di ricette di birre, o potenzialmente di altri alimenti e bevande, per soddisfare in modo più efficiente le richieste specifiche dei consumatori.
Un metodo di apprendimento automatico che potrebbe aiutare a sviluppare nuovi gusti di birra alcolica e analcolica con tassi più elevati di apprezzamento da parte dei consumatori è riportato su Nature Communications.
Gli autori suggeriscono che il metodo potrebbe aiutare i produttori di alimenti a soddisfare le richieste specifiche dei consumatori in modo più efficiente ed economico.
Capire e prevedere se i consumatori apprezzeranno i nuovi sapori alimentari è un compito complesso che è influenzato da numerosi composti chimici e fattori esterni.
Ciò rappresenta una sfida nel decifrare la relazione tra la chimica della birra e le preferenze dei consumatori.
In genere, questo viene indagato attraverso prove sui consumatori, che possono essere limitate e in qualche modo inefficienti.
All’Università di Lovanio, in Belgio, hanno caratterizzato oltre 200 proprietà chimiche di 250 birre commerciali belghe in 22 stili di birra, come le birre Blond e Tripel.
Li hanno collegati ai dati di profilazione sensoriale descrittiva di un panel di degustazione addestrato di 16 persone e ai dati di oltre 180.000 recensioni pubbliche dei consumatori da un database di recensioni di birra online chiamato RateBeer.
Con questo ampio set di dati, gli autori hanno addestrato modelli di apprendimento automatico per correlare e prevedere il sapore e l’apprezzamento dei consumatori dal profilo chimico delle birre.
Hanno testato l’efficacia del modello utilizzando le sue previsioni per modificare una birra commerciale alcolica e analcolica e hanno ottenuto un maggiore apprezzamento complessivo tra i partecipanti qualificati nelle degustazioni alla cieca.
Gli autori suggeriscono che questo strumento potrebbe aiutare a migliorare il controllo della qualità e lo sviluppo di ricette di birre, o potenzialmente di altri alimenti e bevande, per soddisfare in modo più efficiente le richieste specifiche dei consumatori.
Attualmente, i risultati sono ancora limitati ai principali stili di birra commerciale belga e potrebbe essere necessario un numero maggiore di campioni per ottimizzare le previsioni e superare i limiti.
Questi includono l’identificazione di effetti specifici dello stile e informazioni demografiche, come l’età e la cultura.
