Des chercheurs belges en microbiologie et des spécialistes de la bière ont collaboré pour associer le goût de 250 bières à leurs composés chimiques en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique. Cette approche a permis d’améliorer deux bières en fonction des prédictions de l’intelligence artificielle.
Etude Approfondie sur le Goût de Diverses Bières
Pendant cinq ans, une équipe de chercheurs de la KU Leuven et de l’institut de recherche sur la bière a dégusté 250 bières de 22 variétés différentes. Ces dégustations ont été cruciales pour alimenter un projet visant à prédire le goût des bières grâce à des modèles d’apprentissage automatique, avec pour objectif final d’améliorer la qualité des breuvages.
Caractéristiques Chimiques et Appréciation Sensorielle
Pour chaque bière étudiée, les chercheurs ont mesuré 226 caractéristiques chimiques telles que le sucre, l’éthanol, le pH, les protéines et autres composés. Parallèlement, des dégustateurs experts ont évalué chaque breuvage selon une cinquantaine de critères incluant l’arôme, la saveur, l’amertume et la teneur en alcool, permettant ainsi de dresser des corrélations entre composition chimique et perception sensorielle.