Neue Biere mit KI entwickelt, effizienter und kostengünstiger Verbraucherwünsche erfüllen
Forschende nutzen KI, um Verbraucherpräferenzen für Bier vorherzusagen. Traditionelle Methoden könnten durch maschinelles Lernen ersetzt werden.
Setzen Bierbrauer zukünftig auf Künstlicher Intelligenz?
Foto: Christoph Soeder/dpa
Mit Unterstützung Künstlicher Intelligenz wollen Forschende neue, Verbraucher begeisternde Biere schaffen. Bisher sei es nur begrenzt möglich, über Verbrauchertests herauszufinden, welche alkoholischen und alkoholfreien Geschmacksrichtungen vom Markt gut angenommen werden, erläutert das Team aus Belgien im Fachjournal «Nature Communications». Die neue Methode könne Lebensmittelherstellern helfen, spezifische Verbraucherwünsche effizienter und kostengünstiger zu erfüllen.
Die Forscher um Kevin Verstrepen von der Katholischen Universität Löwen erklären, dass es generell komplex ist, vorherzusagen, welche neuen Lebensmittelaromen Verbraucher mögen. Dies liegt hauptsächlich daran, dass es eine immense Anzahl von geschmacksaktiven Chemikalien in Lebensmitteln gibt. Darüber hinaus gibt es Wechselwirkungen und komplexe verstärkende oder mindernde Effekte bei der Geschmackswahrnehmung. Zum Beispiel maskieren sich Süße und Bitterkeit gegenseitig.
Hohe Kosten durch Verkoster
Es wird häufig geschulter Verkoster eingesetzt, was jedoch zu hohen Kosten führt. Online-Bewertungsdatenbanken dagegen sind anfällig für Fehler, da dort auch Faktoren wie der Preis oder der aktuelle Kult-Status eines Produktes berücksichtigt werden.
Die Forscher und Forscherinnen haben nun mehr als 200 chemische Eigenschaften von 250 belgischen Bieren erfasst, die zu 22 verschiedenen Bierstilen wie Blond, Tripel und Lager gehören. Diese wurden mit beschreibenden sensorischen Profildaten eines geschulten Verkostungsgremiums aus 16 Personen zu Hopfen-, Malz- und Hefearomen, Nebengerüchen und Gewürzen sowie Daten von über 180.000 Verbraucherbewertungen aus einer Online-Bierbewertungsdatenbank verknüpft.
Mit dem vorliegenden Datensatz wurden zehn verschiedene maschinelle Lernmodelle trainiert und getestet, um den Geschmack und die Wertschätzung der Verbraucher vorherzusagen. Die Effektivität des leistungsstärksten KI-Ansatzes wurde überprüft, indem Vorhersagen zur Anpassung eines alkoholischen sowie eines alkoholfreien kommerziellen Biers umgesetzt wurden. Bei Verkostungen erhielten die KI-Biere eine bessere Gesamtbewertung von den Testern.
Geschmack ist komplex
Die Studie hat bestätigt, dass die Konzentration von Geschmacksstoffen nicht immer mit der Wahrnehmung übereinstimmt – was auf komplexe Wechselwirkungen hinweist, die oft von konventionellen Ansätzen übersehen werden.
„Insgesamt betrachtet seien die verwendeten Modelle noch unausgereift“, schränkt das Forschungsteam ein. „Umfangreichere Datensätze seien entscheidend für weitere Verbesserungen. Zudem müsse klar sein, dass die Modelle nur Korrelationen, aber keine kausalen Zusammenhänge erkennen können.“
Das Team ist dennoch überzeugt, dass KI eine Grundlage für die Entwicklung neuartiger, maßgeschneiderter Lebensmittel mit als hervorragend empfundenen Geschmacksrichtungen sein könnte. Möglicherweise könnte dies die übliche Bewertung neuer Rezepturen durch geschulte Verkoster ergänzen oder ersetzen, die teuer und zeitaufwendig ist und variierende Ergebnisse liefern kann.
Verstrepen und sein Team verknüpfen ihre Studie auch mit einer Warnung: „Solche KI-Ansätze sollten nicht dazu führen, das Abhängigkeitspotenzial alkoholischer Getränke zu steigern.“
