信じられないかもしれませんが、ワイナリーは現在アルゴリズム エンジニアを募集しています。

夏は終わっても、人々のビール熱は高まり続けています。しかし、一般の人々がビールのコンセプトを追求し、改善するにつれて、ビールに対する要求はますます高くなっています。たとえば、クラフトビールの上昇傾向は、人々がビールの味と風味に対してより「厳しい」要求を持っていることを証明しています。では、AIの恩恵により、数千年も続いたこの古代の飲み物にどのような新たな変化が起こるのでしょうか？

データによると、ビールの人気は 1960 年代以来毎年増加し、最も消費されている飲み物の 1 つになりました。

2017年の統計の時点で、中国の一人当たりの年間ビール消費量は60本にも達している。

醸造レシピ、発酵技術から殺菌、充填に至るまで、これらの大規模ワイナリーの生産プロセスは、何世代にもわたる長い探求を経てきました。現在、ワイナリーは伝統的な生産プロセスに加えて、人工知能を導入して自らをアップグレードし、より高い生産効率とより良い味わい体験を実現したいと考えています。

ビール：最も古い飲み物の1つ

食卓で人気があるのはもちろん、ビールも最古の飲み物1つ。ビールの起源は4,000年以上前のメソポタミア文明にまで遡り、人々の日常生活に残った穀物を雨に浸し、天然酵母と組み合わせて最も原始的な「ビール」が作られました。

この予期せぬ自然の産物は、その美味しさとエネルギー補給のため、農耕文化の発展とともに徐々に部族の間で人気を博しました。文書化された最初のビールのレシピは、ビールの女神ニンカシへのシュメールの賛歌に登場します。

紀元前 1700 年までに、ビールの影響力はさらに一歩進み、交渉の材料にさえなりました。バビロニアのハンムラビ法典には、ビール醸造の規制と配給制度が記録されています。

中世には、ビールにホップが初めて添加され、ビールの味と風味がよりまろやかになり、改良されたビールが徐々に普及しました。

しかし長い間、ビールの醸造は大きな変化を遂げてきませんでした。産業革命が勃発するまでは、機械による生産プロセスや工業化方法、そして新しい発酵プロセスにより、ビールの大量生産が船や蒸気機関車とともに世界各地に運ばれました。今日、ビールは私たちの日常生活で最も一般的な飲み物です。夏に飲む冷たいビールは、さまざまな料理との完璧な組み合わせになります。

テクノロジーがビール生産に活力をもたらす

世界には 120 以上のビールの醸造方法があり、その主な違いは、高温発酵、低温発酵、および製造プロセスです。発酵。

統計によると、80%のビールはバドワイザー、スノーフレーク、青島などの工業用ビールです。

工業用ビールは、コストを考慮して麦芽の代わりに米、コーン、デンプンなどの原材料を使用するため、ビール麦汁の濃度が非常に低くなり、味が淡白になります。

クラフトビールは工業用ビールとは異なり、原料に麦芽、ホップ、酵母、水のみを使用し、人工添加物を一切加えません。

一般的なクラフトビールはエール製法（上面発酵）、業務用ビールはラガー製法（下面発酵）で発酵する際の酵母の位置や発酵温度が異なります。

近年、クラフトビールのトレンドが徐々に一般の世界にも浸透してきています。これは、消費電力の増加に伴い、ビールの品質に対する人々の要求も高まっていることを反映しています。

しかし、高品質で風味が良く、さらにはパーソナライズされたビールを作る方法、AI やその他のテクノロジーの介入は、ビール醸造業界に新しい視点をもたらすでしょう。

ビールの生産: AI が計算した完璧な比率

カールスバーグは有名なビールメーカーで、2017年にマイクロソフトなどと協力して3年間のビール生産計画「ビール指紋追跡プロジェクト」を開始した。

主な目的は、人工知能とセンサーを使用してビールの味と香りの違いを定義し、それによって新製品開発、製品の品質管理、品質テストの精度を向上させることです。従来のソムリエは実際のテイスティング体験に基づいて品質を判断しますが、個人の味覚の違い、味蕾の機能、体調などが指標に影響します。

マイクロソフトとデンマークの 2 つの大学の科学研究チームがこのプロジェクトの複雑なアルゴリズム モデルの開発に参加し、ビールの品質の向上を目指してカールスバーグ研究開発研究所と共同でセンシング テクノロジを開発しました。

たとえば、研究者は高度なセンサーと分析技術を使用して、世界中の 140 の飲料ブランドの酵母やその他の成分によって生成される風味をマッピングおよび予測し、最適な組み合わせを見つけます。

実験では、コンピューター モデルは、カールスバーグ ピルスナー、トゥボルグ ピルスナー、ウィブロエ、ノルディックの 4 種類のビールを迅速に識別することができ、その効率と精度は専門家よりもはるかに高かった。

彼らは最終的に、サンプルごとにフレーバーのフィンガープリントを作成し、フレーバーの組み合わせの研究やプロポーションのプロセスに必要な時間を大幅に短縮することを構想しています。

最新のデータによると、この措置によりプロセスが3分の1短縮され、同社はさまざまなフレーバーのビールをより早く市場に投入できるようになる可能性がある。カールスバーグは、この技術が市場における同社のビールの地位を向上させ、味を感知する人工知能を研究するテクノロジー企業など、多くの周辺産業を刺激するのに役立つと考えている。

ビールの充填: 機械学習による品質管理の最適化

AI はレシピの生成に加えて、生成プロセスを監視することもできます。 Sugar Creek Brewing という会社は、AI と IoT テクノロジーを使用してビールの製造プロセスを制御し、品質を向上させ、損失を削減しています。

同社はビール瓶詰め部門で多額の損失を被っていた。ボトルの充填レベルが一貫して制御されていないため、一部のボトルでは過剰な泡が発生し、最終的には廃棄物と過剰な溶存酸素に変換され、ビールの風味が損なわれ、保存期間が短くなります。

この問題を解決するために、彼らは AI アルゴリズムを考え出しました。 IBMのエンジニアと協力して、ビールの瓶詰めプロセス中にカメラを設置して画像をキャプチャし、その写真を瓶詰め作業中に収集された他のデータと組み合わせて、Watsonシステムによる比較分析のためにIBMのクラウドに送信しました。

AI とモノのインターネットの包括的な展開を使用して、最終的にビール醸造業者が戦略を調整し計画するのに役立つ効果的な充填基準が与えられ、ビールの泡立ちの問題は完全に解決されました。会社は毎月 10,000 ドルを節約できます。

さらに、機械装置の正常な動作を確保し、製造プロセスの安全性を標準化するために、いくつかの高精度センサーを使用して醸造プロセスに関するデータを収集します。

ビールのカスタマイズ: 個人データを組み合わせて特別なレシピをカスタマイズします

それぞれのビールスタイルの違いはレシピにも一部反映されています。プロのワインメーカーも、このスキルを学び習得するのに 10 年以上を費やしています。 AI アルゴリズムと機械学習を使用してビールのレシピを生成すると、この時間を短縮し、パーソナライズされたカスタマイズされたソリューションを作成できます。

IntelligentX という英国の企業は、機械学習アルゴリズムを使用して、初の AI 醸造ビールを製造し、いくつかの主要なカテゴリ (ブラック AI、ゴールデン AI、ペール AI、アンバー AI) を立ち上げました。

AIは履歴データに基づいてレシピを生成することを学習します。また、販売したビール瓶には感想アンケートのURLリンクを記載し、Facebookメッセンジャーアプリを通じて感想を募集しています。

アンケートの質問には次のものが含まれます: ビールにどの程度のホップの香りが必要ですか?アプリケーションの経験など、この情報は最終的にこのシリーズのビールのレシピを調整するために使用されました。この動きにより、同社は 100,000 件を超えるデータを収集できるようになりました。ユーザーデータを収集した後、エンジニアは強化学習やベイジアン意思決定などの手法を使用して、フィードバックに基づいてレシピを変更する方法を生成し、最終的にワインメーカーが選択を行います。

彼らはこれを英国全土に展開しており、ビール愛好家は自分の好みに合わせて調整され、時間の経過とともに更新されるカスタムレシピで醸造された、パーソナライズされたビールを注文できる。

ビールとAIが出会うとき、それは本物のビールです

何千年も続いてきたビール文化は、今なお日常生活の中で重要な役割を果たしており、歴史が選んだこの飲み物には強い魅力があると言えます。

とはいえ、ビール醸造業界にAIがもたらした試みは、数千年にわたる伝統的なビール職人の技に比べれば小さな割合に過ぎない。しかし、もたらされた変化は十分に驚くべきものであり、一部の人々はそれを最後まで見届けたいとさえ思っています。

AIだからこそ、より美味しく、よりパーソナライズされたビールが飲めるのが、今の時代にAI技術がもたらす最も素晴らしい体験なのかもしれません。

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