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Cómo están usando la IA para mejorar la cerveza belga

La cerveza en Bélgica es más que una tradición, es casi parte de una religión donde cada habitante de esa nación debe hacer un peregrinaje a bares para tomar en algún momento del día este popular brebaje. Y aunque es catalogada como una de las mejores del mundo, igual hay un grupo de científicos que quieren perfeccionarlas aún más, con el uso de la IA.

Esto es afinando programas de aprendizaje automático para filtrar características que mejoren olores y sabores.

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El profesor Kevin Verstrepen, de la Universidad KU Leuven, quien dirigió la investigación, dijo que la IA podría ayudar a separar las complejas relaciones involucradas en la percepción humana del aroma.

«La cerveza, como la mayoría de los productos alimenticios, contiene cientos de moléculas aromáticas diferentes que son captadas por nuestra lengua y nariz, y nuestro cerebro las integra en una sola imagen. Sin embargo, los compuestos interactúan entre sí, por lo que la forma en que percibimos uno depende también de las concentraciones de los demás», dijo.

Escribiendo en la revista Nature Communications, Verstrepen y sus colegas informan cómo analizaron la composición química de 250 cervezas comerciales belgas de 22 estilos diferentes, incluidas lagers, cervezas de frutas, rubias, cervezas de Flandes Occidental y cervezas sin alcohol.

Entre las propiedades estudiadas se encuentran el grado alcohólico, el pH, la concentración de azúcares y la presencia y concentración de más de 200 compuestos diferentes que intervienen en el sabor, como los ésteres producidos por las levaduras y los terpenoides del lúpulo, ambos implicados en la creación de notas afrutadas.

«Los pequeños cambios en las concentraciones de sustancias químicas pueden tener un gran impacto, especialmente cuando múltiples componentes comienzan a cambiar», dijo Verstrepen, y agregó que una sorpresa fue que algunas sustancias tradicionalmente conocidas como un desvío podrían ser positivas si están presentes en concentraciones más bajas y ocurrir en combinación con otros compuestos aromáticos.

Utilizando los diferentes conjuntos de datos, el equipo construyó modelos basados en el aprendizaje automático, una forma de IA, para predecir el sabor de una cerveza y su apreciación en función de su composición.

A continuación, utilizaron los resultados para mejorar una cerveza comercial existente, esencialmente añadiéndole sustancias marcadas por los modelos como predictores importantes de la apreciación general, como el ácido láctico y el glicerol.

«Los modelos de IA predicen los cambios químicos que podrían optimizar una cerveza, pero aún depende de los cerveceros hacer que eso suceda a partir de la receta y los métodos de elaboración», concluyó Verstrepen.

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