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说出来可能不信,现在酒厂都在招算法工程师

神经小刀 HyperAI超神经 2021-01-29

By 超神经


场景描述:虽然夏日已过,但人们喝啤酒的热情还在持续高涨。不过随着大众的追求和理念提升,对于啤酒的要求也越来越高,比如逐渐兴起的精酿之风,都在印证人们在啤酒的口感和风味上,拥有更加「苛刻」的要求。那么这种已历时千年的古老饮品,在 AI 加持下,又会发生出哪些新的变革。


关键词:啤酒   智能酿造   



作者:神经小刀编辑:神经星星


根据数据显示,从 1960 年代至今,啤酒的受欢迎程度每年增加,逐渐成为了消耗量最大的饮品之一。
到 2017 年的统计数据,中国人均啤酒年消耗达到了 60 瓶之多。

每一杯啤酒,都蕴藏着复杂的制作工艺
酿制配方、发酵技术、再到杀菌灌装这些大型酒厂的生产流程都经历了好几代人漫长的探索


如今,在传统的制作工艺之上,酒厂都希望人工智能对自己进行升级改造,以获得更高的生产效率和更好的味觉体验。


啤酒:最古老的饮料之一


除了在餐桌上颇受欢迎,啤酒也是最古老的饮品之一。


啤酒,最早可追溯到距今 4000 多年的两河流域文明,人们日常中剩余的谷物,在雨水的浸泡下,和自然存在的酵母结合,产生了最原始的「啤酒」。


大自然的这一意外产物,因为美味和补充能量等原因,随着农耕文化的发展,逐渐开始在部落里流行。第一个有据可依的啤酒的配方,出现在了苏美尔人写给啤酒女神宁卡西的赞美诗中。


到了公元前 1700 年,啤酒的影响力更进了一步,甚至成为了交易的筹码。巴比伦的《汉谟拉比法典》,就记载了啤酒的酿造条例和配给制度。


古埃及文化中啤酒也是重要的元素


中世纪时期,啤酒花被第一次加入到啤酒中,这一配料的加入使得啤酒的口感和风味都更加醇厚,也延长了啤酒的保质期,得到改良的啤酒逐渐开始风靡。


中世纪德国的啤酒制造厂


但长久以来,啤酒的酿制都没发生大的改变。直到工业革命的爆发,机器生产流程和工业化的方式,以及新的发酵工艺,实现了啤酒的快速生产,量产的啤酒也随着轮船和蒸汽车,被带向了世界各地。


现如今,啤酒是我们日常生活中最常见的饮品,夏季里一杯冰镇的啤酒,能成为各种美食的完美搭配。


技术,给啤酒生产带来生机


世界上的啤酒共有 120 多种酿制工艺,从发酵上主流的两种方式包括: Ale 艾尔,Lager  拉格,主要的差异在发酵方式制作工艺,它们分别是高温发酵、低温发酵和常温发酵。


数千年的探索确定啤酒的核心原料:大麦芽、啤酒花、酵母和水
根据统计, 80% 的啤酒都是工业啤酒,比如百威、雪花、青岛等。
工业啤酒会因为追求成本用大米、玉米和淀粉等原料取代麦芽,造成啤酒麦芽汁浓度非常低,口感偏淡。
而精酿啤酒,和工业啤酒在原料上有所不同,精酿啤酒只使用麦芽、啤酒花、酵母和水进行酿造,不添加任何人工添加剂。


工业啤酒和精酿啤酒:发酵工艺的区别

通常精酿啤酒采用的是艾尔工艺(Ales,上发酵工艺),工业啤酒采用的是拉格工艺(Lagers,下发酵工艺),二者在发酵过程中酵母的位置和发酵温度不同。
近几年来,精酿风潮逐渐走进普通人的世界。这反应了消费力提升的同时,人们对啤酒质量的要求也变的更高。
但如何做出质量上乘,风味更佳甚至是个性化的啤酒, AI 等技术的介入,会给啤酒酿造行业带来全新的视角。

啤酒生产:完美配比由 AI 计算


嘉士伯是著名的啤酒厂商,在 2017 年,他们就开始与微软等机构合作,进行了一个为期三年的啤酒制作计划「啤酒指纹追踪项目」。


主要的目的就是利用人工智能、传感器,界定啤酒的口味和气味差别,从而提升在开发新品、产品品控和质量检测时的精确度。


传统的品酒师会根据自己实际的品尝体验来鉴定品质,但因为个人口味差异、味蕾功能、身体状态,都会影响指标。


Microsoft 微软和两所丹麦大学的科研团队参与,为该项目开发了复杂的算法模型,还与嘉士伯研发实验室共同开发感应技术,希望更好的改善啤酒的质量。


研究人员分析不同的添加材料对啤酒口味的影响

比如研究人员在全球 140 个饮料品牌中,使用先进的传感器和分析技术,绘制和预测酵母和其他成分产生的风味,以此来找出最好的搭配。


而计算机模型已经能够辨别这些细微的差别,在实验中,训练后的模型可以迅速检测出 Carlsberg Pilsner、 Tuborg Pilsner、Wiibroe 和 Nordic 四款啤酒,在效率和精准度上,都远远高于专业人士


实验人员的目的是尽可能完整地制定麦芽制造、酿造和发酵操作的科学依据


他们最终设想为每个样品绘制风味指纹,并大幅度缩短研究风味组合和配比过程所需的时间。
根据最新的资料,此举能将这一过程的时间缩短三分之一,以帮助公司更快地将不同口味的啤酒推向市场。


嘉士伯认为,这项技术将帮助其提高自身啤酒在市场中的地位,并带动一批周边产业——比如研究人工智能感应味觉的科技公司。


啤酒灌装:用机器学习优化质量控制


AI 除了能够生成配方,还能监管生成流程。一家叫 Sugar Creek Brewing 的公司,就利用 AI 和物联网技术,把控啤酒生产的环节,提高质量,减少损失。


在啤酒的灌装环节,这家公司曾遭受了不小损失。由于瓶子的灌装水平没有控制一致,使得部分瓶子会产生过多的泡沫,最终转化为废物和过量的溶解氧,破坏啤酒风味并缩短保质期。


为了解决这一问题,他们想到了 AI 算法。通过和 IBM 的工程师合作,在啤酒出瓶的过程放置了摄像头,通过捕捉图像,将照片在装瓶操作过程中,收集的其他数据相结合,然后传送至 IBM 云端,由 Watson 系统进行对比分析。


工作人员通过数据监控生产环节的安全


利用 AI 和物联网的综合部署,最终给出了有效的灌装标准,帮助酿酒师们调整和规划策略,彻底解决了啤酒的起泡问题,每月可帮公司节省 1 万美元。
此外,他们还借助一些精密传感器,收集酿造过程的数据,确保机械设备的正常运行,规范化制作流程的安全。


 

啤酒定制:结合个人数据,定制专属配方


每种啤酒风格差异,一部分是体现在配方上面。而专业的酿酒师,也要花上十多年的时间来学习掌握这项技能。使用 AI 算法和机器学习生成啤酒配方,则能缩短这一时间,并且打造出个性化的定制方案。


英国一家叫 IntelligentX  的公司,就利用机器学习算法,生产出了首个 AI 酿造的啤酒,已经推出了几个大类:Black AI、Golden AI,Pale AI 和 Amber AI。


这一系列的啤酒,都以颜色+ AI 进行命名


AI 根据历史数据来学习生成配方。而且还在售出的啤酒瓶上,提供有反馈问卷 URL 链接,依靠 Facebook Messenger 应用收集反馈意见。


问卷的问题包括:想要啤酒有多少的啤酒花香气?应用体验等,这些信息最终被用于该系列啤酒的配方进行调整。此举让公司采集了超过 10 万条数据。


在收集到用户的数据后,工程师使用强化学习和贝叶斯决策等技术,生成据反馈去改变配方的方法,最后由酿酒师做出取舍。


工程师在讨论算法推演的新配方


他们正在英国推广这种做法,啤酒爱好者可以订购个性化的啤酒,根据个人喜好调整的定制配方酿造,而且随着时间可以不断更新。


啤酒遇见 AI ,才是真的牛啤


啤酒的文化,延绵了几千年,至今还在日常生活中占据着重要的一席,不得不说这一被历史选择下来的饮料,拥有着强大的魅力。


虽然 AI 在啤酒酿造行业所带来的尝试,比起传统啤几千年的传统工艺,还只是占据了很小的份额。但带来的转变已足够让人惊喜,甚至一些人已经望眼欲穿。


正是因为有了 AI ,我们才有可能喝到更加美味,更加个性化的啤酒,也许,这就是 AI 技术带给我们这个时代,最美妙的体验。


—— 完 ——

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