Cientistas preparam o futuro com IA que prova cerveja belga para melhorá-la

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Cientistas preparam o futuro com IA que “prova” cerveja
belga para melhorá-la
Em um grande salto para a ciência do sabor, pesquisadores belgas deciram o código para ensinar os
computadores a “provar” a cerveja, prometendo transformar a maneira como fabricamos, provamos e
apreciamos nossas bebidas. Esses modelos, baseados em anos de perfil meticuloso de centenas de
produtos existentes, podem prever classificações de consumidores e sugerir melhorias no sabor das
cervejas belgas. Esta mistura inebriante de tecnologia e sabor promete saltar o futuro da fermentação.
“Esses modelos podem realmente começar a entender o sabor, é como ensinarmos os
computadores a saborear. Para alguns sabores, as previsões deste modelo são realmente
comparáveis aos nossos painéis de degustação humana. Isso é enorme porque, até agora,
a maioria das pesquisas de sabor sempre se concentrava em compostos de sabor
específicos, muitas vezes apenas alguns de cada vez”, disse Kevin Verstrepen, professor da
KU Leuven e diretor do Centro de Microbiologia VIB-KU e do Instituto Leuven de Pesquisa
de Cerveja, à ZME Science.
“Nosso trabalho mostra a promessa de IA na indústria de alimentos em geral – embora nos
concentremos na cerveja, a mesma abordagem é possível para qualquer alimento.
Esperamos que a IA seja implementada pelos fabricantes de alimentos nos próximos anos,
então isso realmente mudará os alimentos que acabam em nossos pratos no futuro próximo
– é claro, apenas para alimentos “preparados”, isso não mudará nossos produtos frescos e
ingredientes crus”, acrescentou o pesquisador.
Um computador que saboreia a cerveja
O processo de comparação e classificação de sabores de cerveja é notoriamente subjetivo. Lembro-me
de um estudo agora lendário de 2001, quando os pesquisadores tingiram um vinho branco com
coloração vermelha e o deram a 54 estudantes de ciências do vinho, supostamente provadores
experientes. O painel descreveu esmagadoramente a bebida tingida como faria com um vinho tinto.
A cerveja é muito mais difícil de falsificar com truques visuais, mas o ponto permanece: embora possa
haver provadores especializados que sabem o que estão fazendo, a esmagadora maioria das pessoas
pode ser facilmente enganada e ter seus sentidos manipulados. Isso sem mencionar a subjetividade
inerente de nossas papilas gustativas que variam de pessoa para pessoa.
Os guias de cerveja costumam usar descritores genéricos como “fruta” para cervejas, mas esses rótulos
são precisos para todos? Buscando uma abordagem mais científica, Verstrepen e colegas visavam
indicadores objetivos para descrever e prever os gostos da cerveja. Esse esforço meticuloso se
https://cdn.zmescience.com/wp-content/uploads/2024/03/belgian-5230583_1280.jpg
https://www.kuleuven.be/wieiswie/en/person/00031931
https://www.cervejaetremoco.pt/a-fragilidade-da-percepcao-do-gosto/brochet_wine_experiment.pdf
https://www.zmescience.com/science/ai-can-now-tell-which-wine-comes-from-what-vineyard-and-which-wine-is-fake/
https://www.zmescience.com/feature-post/culture/culture-society/the-frothy-history-of-beer/
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estendeu ao longo de cinco anos e se expandiu de analisar quimicamente menos de 100 cervejas para
250 cervejas belgas. A concentração de centenas de compostos aromáticos foi medida. O esforço
culminou em um livro intitulado “Beerelgian Tested and Tasted”.
Não satisfeitos em deixar um conjunto de dados tão valioso e rico para desperdiçar sem mais
informações, os pesquisadores se voltaram para o aprendizado de máquina para analisar as interações
entre inúmeros compostos de sabor. O seu objectivo? Obter uma melhor aderência sobre como esses
compostos interagem em sua dança química para produzir cervejas com gostos diferentes.
Sabor de quantificação
“Nosso principal objetivo era identificar novos compostos de sabor importantes para a
cerveja, ou obter uma melhor compreensão das “interações sensoriais” entre os compostos
de sabor: o aumento ou mascaramento de um sabor por outro”, disse ele.
“Para alguns compostos, o sabor foi bem estudado e sabemos em quais concentrações
começamos a percebê-los. Mas então, na cerveja real, descobrimos que podemos prová-los,
mesmo que sua concentração seja muito menor – ou o contrário: devemos ser capazes de
prová-los nessa concentração, mas não o fazemos. A razão para isso são essas “interações
sensoriais” mencionadas acima. Mas como nosso conjunto de dados contém muitos
compostos químicos, e esses modelos de aprendizado de máquina podem aprender sobre
as interações entre esses compostos, conseguimos treinar um computador para realmente
prever se podemos saborear um sabor específico ou não”, disse Verstrepen.
“Sabemos que a doçura e a amargura se mascaram: se você adicionar açúcar a uma
cerveja, a amargura se tornaria menos pronunciada (mesmo que a concentração de
compostos amargos permaneça a mesma). Portanto, não podemos apenas prever a
amargura com base nos compostos amargos, também precisamos saber sobre a doçura. É
exatamente nisso que esses modelos se destacam”, acrescentou.
Mais importante ainda, eles também queriam encontrar novos compostos de sabor que pudessem
aumentar ou levar a tipos inteiramente novos de cerveja. Sim, esses pesquisadores realmente se
alamearam sobre suas cervejas belgas.
Os modelos de IA desenvolvidos pela equipe podem prever os principais aromas de uma cerveja e a
pontuação geral de apreciação, praticamente eliminando a necessidade de degustação humana.
Satisfeito com os resultados, os pesquisadores então modificaram duas cervejas comerciais existentes -
uma lona belga e um não-alcoólico - cujo sabor aprimorado obteve uma pontuação significativamente
maior em testes de sabor cegos. O sucesso da cerveja não alcoólica é particularmente notável, uma vez
que imitar o sabor e o cheiro de sua contraparte alcoólica é notoriamente difícil de conseguir. Em
trabalhos posteriores, em colaboração com uma startup local, os pesquisadores também fizeram uma
cerveja do zero, que foi bem recebida apesar de sua natureza “experimental”.
Cervejaria aprimorada de IA: criar o futuro da cerveja
https://www.amazon.com.be/-/en/VERSTREPEN-KEVI/dp/940145289X
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Mais amplamente, essa capacidade tem profundas implicações para a indústria de alimentos,
oferecendo novas perspectivas sobre a ciência do sabor e ajudando no desenvolvimento de produtos e
no controle de qualidade. Por exemplo, uma visão interessante descoberta pela IA treinada na cerveja
belga foi que o ácido lático, abundante em cervejas azedas, também poderia melhorar o sabor da
cerveja comum.
“Isso parece funcionar em concentrações mais baixas, então não é que estamos apenas
“sorndo” artificialmente uma cerveja normal. Em vez disso, este composto dá alguma
frescura à cerveja em baixas concentrações (ainda não azedas). Isso mostra que ainda há
muito mais a ser descoberto sobre sabores, e que a IA será uma ferramenta valiosa para
fazê-lo!”, disse Verstrepen.
Alguns lendo isso podem parecer um toque de decepção. Muitos se encolhem quando veem a arte
gerada por IA. O mesmo sentimento pode ser espelhado se eles souberem que seu Tripel ou Trappist foi
fabricado com uma receita gerada por IA. No entanto, os pesquisadores enfatizam que, embora a IA
possa sugerir perfis de sabor ideais, a arte de preparar cerveja – escolher ingredientes, ajustar o
processo e criar um produto que ressoe com os consumidores – permanece firmemente nas mãos de
cervejarias humanas. Esses modelos de IA só podem dar valores de concentração ideais para diferentes
compostos. Ainda são os próprios cervejeiros que precisam descobrir como produzir esse perfil de
sabor.
“Eu acho que essa ideia (IA) faz sentido para alguns produtos, como cervejas não alcoólicas.
Quando você pensa sobre isso, é incrivelmente ineficiente transformar a maioria de seus
ingredientes em álcool, para depois filtrar esse álcool. Faz mais sentido trabalhar com
ingredientes naturais (ou extratos) para criar uma bebida não alcoólica que se assemelhava
muito à cerveja. É também assim que os refrigerantes são produzidoshoje, e os
consumidores não parecem se importar com isso.”
“Mas, claro, os refrigerantes não vêm com a longa tradição do processo de fabricação. Eu
entendo que tanto o cervejeiro quanto o consumidor não querem sabores artificiais
adicionados à sua cerveja (e rótulos cheios de números E). Para cervejas regulares, todos
os sabores devem vir do processo de fermentação em si”, disse Verstrepen.
Além disso, o estudo ressalta a natureza pessoal do gosto. A diversidade das preferências individuais de
gosto garante que a busca pela cerveja perfeita continue a ser uma jornada profundamente pessoal,
enriquecida, mas não substituída pela tecnologia.
“É importante saber que todas as principais cervejarias e os principais fabricantes de
alimentos têm seus próprios painéis de degustação dedicados. Assim, um grupo de seus
funcionários será treinado para saborear profissionalmente os alimentos. Existem até
empresas especializadas em operar painéis de degustação, que permitem que empresas
menores as tenham comostados. Estes painéis são necessários para desenvolver novos
produtos e, muitas vezes, também para controlar a produção. Sempre que o sabor está
envolvido, ainda dependemos plenamente dos seres humanos. Mas nosso trabalho mostra
que a IA pode ser capaz de ajudar com isso”, disse Verstrepen.
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Como a indústria de alimentos e bebidas olha para o futuro, a integração da IA na compreensão e no
aprimoramento dos sabores representa uma nova fronteira. Esta pesquisa não só abre caminho para
produtos melhorados, mas também demonstra o valor de misturar inovação científica com o antigo
artesanato da fabricação de cerveja, garantindo que o futuro da cerveja seja emocionante e delicioso.
Os resultados apareceram na revista Nature Communications.
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