AI и все все все

tomatyss Ivan Yufryakov Jan. 2, 2020

AI и все все все

Пару недель назад вышла заметка как машинное обучение помогает разрабатывать новые вкусы напитков.

Пару недель назад вышла заметка как машинное обучение помогает разрабатывать новые вкусы напитков. Еще года три назад новостные заголовки вроде рома на основе даных (a data-driven rum) были информационным поводом. Теперь это стало обыденностью и примером, как машинное обучение приурочивают к решению производственных задач за пределами IT. На этот раз шведский бренд Mackmyra провел эксперимент - как машинное обучение помогает в придумывании новых купажей.

Mackmyra в сотрудничестве с Fourkind, финской технологической консалтинговой компанией, и Microsoft, которые были призваны для обработки информации, собранной D'Orazio с тех пор, как она начала смешивать для Mackmyra. Данные включали в себя такие фичи как: тип бочки, возраст виски, дегустационные ноты и отзывы, медали, которые выиграл тот или иной бленд.

Первые полученные 100 рецептов оказались "бесполезными", говорит D'Orazio. Они были интересными, но включали в себя комбинации, которые вряд ли сочетались бы. Искусственный интеллект был одержим добавлением дымчатого вкуса ко всем смесям, который скорее всего перебил бы другие ароматы.

Либо рецепты были слишком перегружены, требуя десятков микропорций: десятой части бочки одного виски, двадцатой части другого и так далее - что было бы непрактично.

Это все равно, что дать 10 лучших ингредиентов для приготовления еды тому, кто не умеет готовить - говорит D'Orazio. Просто сложив их вместе, ты не получишь хорошего результата. Было много странных комбинаций, которые просто не работали вместе.

D'Orazio и Fourkind вернулись к чертежной доске и потратили шесть месяцев для формирования нового датасета. Они выпустили 20 рецептов, которые казались правдоподобными, и D'Orazio выбрала пять из них для тестирования.

Рецепт 36, хорошо воспринятый и описанный как дымчатый с намеком на дуб, был выбран для изготовления партии из 5000 бутылок, названной Intelligens, и запущен в конце августа. Бутылка стоит около 59 фунтов.

D'Orazio считает, что искусственный интеллект будет полезен для других этапов приготовления виски.

"Мы использовали его только для купажирования, но как насчёт использования для улучшения процесса приготовления?"

D'Orazio говорит, что иногда даже небольшая разница в дрожжах, используемых для пивоварения, может испортить партию, и машинное обучение может помочь в анализе дрожжевых штаммов для устранения такого рода порчи.

Mackmyra - не единственная компания по производству напитков, которая использует искусственный интеллект. Бристольский спиртовой завод Circumstance попробовал подобный проект с джином, используя машинное обучение, чтобы создать новую смесь ботаникалов, придающую напитку аромат.

Carlsberg использует искусственный интеллект, чтобы создавать ароматы и вкусы пива быстрее, чем это возможно в настоящее время. Датская компания, четвертая в мире по объему продаж пивоваренная компания, объединила два датских университета, Орхус и Технический университет Дании, для разработки датчиков, которые могут "попробовать" пиво, и привлекла Microsoft для обработки данных.

“Beer Fingerprinting Project” проводится в Исследовательской лаборатории Carlsberg Йохеном Форстером, директором и профессором дрожжей и ферментации - или, как он себя называет, "дрожжевой парень".

Дрожжи - один из ключевых ингредиентов в определении вкуса пива. Форстер говорит, например, что хотя большинство людей считают, что пиво Weissbier, или пшеничное пиво, имеет отличительный вкус, потому что оно сделано из пшеницы, а не из ячменя - на самом деле, именно дрожжи имеют наибольшую разницу.

"Наш главный пивовар в Carlsberg даже утверждает, что он может варить пиво Weissbier из всего ячменя и при этом получить такой вкус, какой люди ожидают от пива Weissbier. Может, у него и не такая хорошая голова, как у пшеничного вайсбье, но вкус у него будет тот же".

Под давлением крафта Carlsberg стремится развивать новые вкусы и ароматы, чтобы удовлетворить жажду потребителей новизны. Быстрее найти новые "вкусные" штаммы дрожжей.

На данный момент тестирование проводится человеком или с использованием хроматографии и спектрометрии, что требует времени. Форстер надеется, что с помощью новой технологии, основанной на искусственном интеллекте, можно будет сократить несколько недель процесса разработки нового пива, который обычно занимает от восьми до 24 месяцев.

"Было бы здорово, если бы в первую или вторую неделю мы уже имели представление о вкусе"

Программа машинного обучения получает образцы существующих вкусов пива, а затем сравнивает их с крошечными образцами новых сортов.

Трехлетний проект, который сейчас завершается в последний год, оказался "более сложным, чем мы думали", - говорит Форстер. Но он уже убежден, что технология будет в той или иной форме реализована компанией Carlsberg.

"Понятно, что мы можем различать пиво и быстрее подбирать правильные дрожжи". Я уверен, что у нас есть что-то приятное на руках", - говорит он. Помимо того, что датчики используются для разработки новых сортов пива, они могут использоваться и для других функций, например, для контроля качества.

Еще примеры того как пивовары используют машинное обучение можно почитать здесь .

Вот еще интересный пример, вскользь упомянутый в рамках разбора провалов внедрения моделей машинного обучения в бизнес

Бывает, что модель прошла все тесты, и была внедрена без единой ошибки. Вы смотрите на первые решения, которые она приняла, и они кажутся вам осмысленными. Они не идеальны — 17 партия пива получилась слабоватой, а 14 и 23 — очень крепкими, но в целом всё неплохо. Проходит неделя-другая, вы продолжаете смотреть на результаты A/B теста, и понимаете, что слишком крепких партий чересчур много. Обсуждаете это с заказчиком, и он объясняет, что недавно заменил резервуары для кипячения сусла, и это могло повысить уровень растворения хмеля.

Алгоритмы пока не в состоянии отделять хорошие идеи от плохих, но их фантазия уже далеко не рандомна. Скорее всего в ближайшее время данная практика станет настолько обыденной, что мы даже не всегда будем знать на базе какой выборки был произведен напиток у нас в бокале. И мне кажется это к лучшему - вернется магия блэкбокса.

Comments

Log in to leave a comment

224a30e7f3934a2e

Владимир Добровинский 5 months, 1 week ago

Очень интересно! Спасибо!