說出來可能不信,如今酒廠都在招算法工程師

首發自公衆號「HyperAI超神經」算法

雖然夏日已過,但人們喝啤酒的熱情還在持續高漲。不過隨着大衆的追求和理念提高,對於啤酒的要求也愈來愈高,好比逐漸興起的精釀之風,都在印證人們在啤酒的口感和風味上,擁有更加「苛刻」的要求。那麼這種已歷時千年的古老飲品,在 AI 加持下,又會發生出哪些新的變革。安全

根據數據顯示,從 1960 年代至今,啤酒的受歡迎程度每一年增長,逐漸成爲了消耗量最大的飲品之一。機器學習

到 2017 年的統計數據,中國人均啤酒年消耗達到了 60 瓶之多。學習

每一杯啤酒,都蘊藏着複雜的製做工藝

從釀製配方、發酵技術、再到殺菌灌裝,這些大型酒廠的生產流程,都經歷了好幾代人漫長的探索。現在,在傳統的製做工藝之上,酒廠都但願人工智能對本身進行升級改造,以得到更高的生產效率和更好的味覺體驗。 優化

啤酒:最古老的飲料之一

除了在餐桌上頗受歡迎,啤酒也是最古老的飲品之一。啤酒,最先可追溯到距今 4000 多年的兩河流域文明,人們平常中剩餘的穀物,在雨水的浸泡下,和天然存在的酵母結合,產生了最原始的「啤酒」。人工智能

大天然的這一意外產物,由於美味和補充能量等緣由,隨着農耕文化的發展,逐漸開始在部落裏流行。第一個有據可依的啤酒的配方,出如今了蘇美爾人寫給啤酒女神寧卡西的讚美詩中。spa

到了公元前 1700 年,啤酒的影響力更進了一步,甚至成爲了交易的籌碼。巴比倫的《漢謨拉比法典》,就記載了啤酒的釀造條例和配給制度。.net

古埃及文化中啤酒也是重要的元素

中世紀時期,啤酒花被第一次加入到啤酒中,這一配料的加入使得啤酒的口感和風味都更加醇厚,也延長了啤酒的保質期,獲得改良的啤酒逐漸開始風靡。3d

中世紀德國的啤酒製造廠

但長久以來,啤酒的釀製都沒發生大的改變。直到工業革命的爆發,機器生產流程和工業化的方式,以及新的發酵工藝,實現了啤酒的快速生產,量產的啤酒也隨着輪船和蒸汽車,被帶向了世界各地。現現在,啤酒是咱們平常生活中最多見的飲品,夏季裏一杯冰鎮的啤酒,能成爲各類美食的完美搭配。 blog

技術,給啤酒生產帶來生機

世界上的啤酒共有 120 多種釀製工藝,從發酵上主流的兩種方式包括: Ale 艾爾,Lager 拉格,主要的差別在發酵方式製做工藝,它們分別是高溫發酵、低溫發酵和常溫發酵。

數千年的探索肯定啤酒的核心原料:大麥芽、啤酒花、酵母和水

根據統計, 80% 的啤酒都是工業啤酒,好比百威、雪花、青島等。


工業啤酒會由於追求成本用大米、玉米和澱粉等原料取代麥芽,形成啤酒麥芽汁濃度很是低,口感偏淡。


而精釀啤酒,和工業啤酒在原料上有所不一樣,精釀啤酒只使用麥芽、啤酒花、酵母和水進行釀造,不添加任何人工添加劑。

工業啤酒和精釀啤酒:發酵工藝的區別

一般精釀啤酒採用的是艾爾工藝(Ales,上發酵工藝),工業啤酒採用的是拉格工藝(Lagers,下發酵工藝),兩者在發酵過程當中酵母的位置和發酵溫度不一樣。


近幾年來,精釀風潮逐漸走進普通人的世界。這反應了消費力提高的同時,人們對啤酒質量的要求也變的更高。


但如何作出質量上乘,風味更佳甚至是個性化的啤酒, AI 等技術的介入,會給啤酒釀造行業帶來全新的視角。

啤酒生產:完美配比由 AI 計算

嘉士伯是著名的啤酒廠商,在 2017 年,他們就開始與微軟等機構合做,進行了一個爲期三年的啤酒製做計劃「啤酒指紋追蹤項目」。

主要的目的就是利用人工智能、傳感器,界定啤酒的口味和睦味差異,從而提高在開發新品、產品品控和質量檢測時的精確度。傳統的品酒師會根據本身實際的品嚐體驗來鑑定品質,但由於我的口味差別、味蕾功能、身體狀態,都會影響指標。

Microsoft 微軟和兩所丹麥大學的科研團隊參與,爲該項目開發了複雜的算法模型,還與嘉士伯研發實驗室共同開發感應技術,但願更好的改善啤酒的質量。

研究人員分析不一樣的添加材料對啤酒口味的影響

好比研究人員在全球 140 個飲料品牌中,使用先進的傳感器和分析技術,繪製和預測酵母和其餘成分產生的風味,以此來找出最好的搭配。

而計算機模型已經可以辨別這些細微的差異,在實驗中,訓練後的模型能夠迅速檢測出 Carlsberg Pilsner、 Tuborg Pilsner、Wiibroe 和 Nordic 四款啤酒,在效率和精準度上,都遠遠高於專業人士。

實驗人員的目的是儘量完整地制定麥芽製造、釀造和發酵操做的科學依據

他們最終設想爲每一個樣品繪製風味指紋,並大幅度縮短研究風味組合和配比過程所需的時間。


根據最新的資料,此舉能將這一過程的時間縮短三分之一,以幫助公司更快地將不一樣口味的啤酒推向市場。嘉士伯認爲,這項技術將幫助其提升自身啤酒在市場中的地位,並帶動一批周邊產業——好比研究人工智能感應味覺的科技公司。

啤酒灌裝:用機器學習優化質量控制

AI 除了可以生成配方,還能監管生成流程。一家叫 Sugar Creek Brewing 的公司,就利用 AI 和物聯網技術,把控啤酒生產的環節,提升質量,減小損失。

在啤酒的灌裝環節,這家公司曾遭受了不小損失。因爲瓶子的灌裝水平沒有控制一致,使得部分瓶子會產生過多的泡沫,最終轉化爲廢物和過量的溶解氧,破壞啤酒風味並縮短保質期。

爲了解決這一問題,他們想到了 AI 算法。經過和 IBM 的工程師合做,在啤酒出瓶的過程放置了攝像頭,經過捕捉圖像,將照片在裝瓶操做過程當中,收集的其餘數據相結合,而後傳送至 IBM 雲端,由 Watson 系統進行對比分析。

工做人員經過數據監控生產環節的安全

利用 AI 和物聯網的綜合部署,最終給出了有效的灌裝標準,幫助釀酒師們調整和規劃策略,完全解決了啤酒的起泡問題,每個月可幫公司節省 1 萬美圓。


此外,他們還藉助一些精密傳感器,收集釀造過程的數據,確保機械設備的正常運行,規範化製做流程的安全。

啤酒定製:結合我的數據,定製專屬配方

每種啤酒風格差別,一部分是體如今配方上面。而專業的釀酒師,也要花上十多年的時間來學習掌握這項技能。使用 AI 算法和機器學習生成啤酒配方,則能縮短這一時間,而且打造出個性化的定製方案。

英國一家叫 IntelligentX 的公司,就利用機器學習算法,生產出了首個 AI 釀造的啤酒,已經推出了幾個大類:Black AI、Golden AI,Pale AI 和 Amber AI。

這一系列的啤酒,都以顏色+ AI 進行命名

AI 根據歷史數據來學習生成配方。並且還在售出的啤酒瓶上,提供有反饋問卷 URL 連接,依靠 Facebook Messenger 應用收集反饋意見。


問卷的問題包括:想要啤酒有多少的啤酒花香氣?應用體驗等,這些信息最終被用於該系列啤酒的配方進行調整。此舉讓公司採集了超過 10 萬條數據。在收集到用戶的數據後,工程師使用強化學習和貝葉斯決策等技術,生成據反饋去改變配方的方法,最後由釀酒師作出取捨。

工程師在討論算法推演的新配方

他們正在英國推廣這種作法,啤酒愛好者能夠訂購個性化的啤酒,根據我的喜愛調整的定製配方釀造,並且隨着時間能夠不斷更新。

啤酒碰見 AI ,纔是真的牛啤


啤酒的文化,延綿了幾千年,至今還在平常生活中佔據着重要的一席,不得不說這一被歷史選擇下來的飲料,擁有着強大的魅力。

雖然 AI 在啤酒釀造行業所帶來的嘗試,比起傳統啤幾千年的傳統工藝,還只是佔據了很小的份額。但帶來的轉變已足夠讓人驚喜,甚至一些人已經望眼欲穿。

正是由於有了 AI ,咱們纔有可能喝到更加美味,更加個性化的啤酒,也許,這就是 AI 技術帶給咱們這個時代,最美妙的體驗。

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