맥주의 과제: 모든 맥주는 곡물, 홉, 효모, 물 등 동일한 기본 성분을 공유한다. 그러나 다양한 종류의 기본 재료, 다양한 알코올 함량, 선택적인 특수 재료(과일이나 향신료 등) 사이에서 양조업자는 새로운 맥주를 개발할 때 시도할 수 있는 맛 조합이 거의 무한에 가깝다.

우승자가 언제 결정되었는지 알 수 있도록 숙련된 맥주 전문가에게 새로운 창작품을 평가하도록 요청할 수 있지만 시음 세션에는 비용이 많이 들고 패널리스트의 의견은 주관적이다. 세션이 끝나면 양조업자는 전문가가 무엇을 좋아하고 좋아하지 않는지 알 수 있지만 왜, 어떻게 더 나은 맥주를 만들 수 있는지 반드시 알 수는 없다.

더 나은 맥주: 벨기에 KU Leuven의 연구원들은 이제 AI를 훈련시켜 사람들이 맥주를 얼마나 좋아할지, 술꾼의 즐거움을 높이기 위해 조리법을 어떻게 조정할 수 있는지 예측했다. 이는 양조업자에게 매우 유용할 수 있는 정보이다.

이를 위해 그들은 250종의 다양한 맥주를 분석하고 pH, 알코올 함량, 당 농도를 포함한 200개 이상의 화학적 특성을 측정하는 것부터 시작했다.

그런 다음 16명의 전문가 테이스터에게 맥주를 검토하게 하여 50개 카테고리에서 점수를 매겼다. 마지막으로 온라인 플랫폼인 RateBeer에서 맥주에 대한 180,000개의 리뷰를 수집했다. 여기에는 향, 맛 및 기타 속성에 대한 점수가 포함되었다.

이 모든 데이터로 무장한 팀은 맥주의 화학적 특성과 사람들이 맥주를 좋아하는 정도 사이의 연관성을 찾기 위해 AI를 훈련시켰다.

실험: 시스템을 테스트하기 위해 연구원들은 AI가 예측한 화합물로 여러 개의 기성 상업용 맥주를 "스파이킹"하여 효과가 있었다.

"우리는 모델에게 이러한 맥주를 분석한 다음 '어떻게 하면 이 맥주를 더 좋게 만들 수 있을까?'라고 물었다." 수석 연구 저자인 케빈 베르스트레펜(Kevin Verstrepen)은 말했다.

"그런 다음 우리는 향료 화합물을 추가하여 실제로 맥주에 변화를 가져왔다."라고 그는 계속했다. "그리고 보라, 블라인드 테이스팅을 한 후에는 맥주가 더 좋아졌고 더 일반적으로 평가되었다."

미래 전망: 베르스트레펜에 따르면 일반적으로 리뷰어로부터 가장 낮은 점수를 받는 무알콜 맥주의 맛을 향상시키는 AI의 능력이 가장 큰 응용 분야가 될 수 있다. 그들이 실험에서 개선한 맥주 중 하나는 무알콜 맥주였으니 가능할 것 같다.

팀은 세계 최대 양조업체이자 이번 연구의 공동 후원자인 Anheuser-Busch InBev와 협력하여 해당 아이디어를 탐구하고 있다. 베르스트레펜은 또한 벨기에 스타트업 Bar.On과 협력하여 주문형 맥주를 생산하는 장치를 만들고 있다.

베르스트레펜은 자신의 팀의 AI가 더 나은 맥주를 만드는 데 도움이 될 수 있다고 믿지만 AI가 인간 양조업자를 대체할 것이라고는 생각하지 않는다.

그는 뉴 사이언티스트에게 “나는 그것을 하나의 도구로 본다”고 말했다. "특히 더 나은 무알코올 맥주를 만드는 데 사용될 것이지만, 장인의 방식으로 좋은 맥주를 만드는 기술을 빼앗지는 않는다."