(Искусственно) приобретенный вкус

Применение машинного обучения для открытия, развития и поддержания вкусовых качеств в индустрии продуктов питания и напитков

Мороженое со вкусом кетчупа существует? Действительно?

да. Фактически, ирландское мороженое создано как дань уважения Эду Шерину. Некоторые утверждают, что на вкус это замороженная Кровавая Мэри с капелькой кетчупа сверху. Это еще не все, KitKat и васаби доритос со вкусом суши - тоже вещь, если вы не знали. В мире экспериментальных и развивающихся вкусов мы можем только представить себе потенциал искусственного интеллекта, когда дело касается вкуса.

Если вы часто посещаете Starbucks, вы, вероятно, пробуете новую смесь, передавая милые крошечные стаканы каждые несколько дней. Представьте, что вы делитесь своим мнением с ботом через чат-мессенджер. Но вместо этого вы говорите о пиве, которое вы попробовали в баре. И в следующий раз, когда вы приедете и закажете пинту, ваш отзыв уже перешел в новую партию этого напитка. Заинтригованы?

Группа специалистов по машинному обучению и консультантов в Лондоне разработала пивоваренную этикетку под названием IntelligentX - первое в мире пиво, сваренное с помощью искусственного интеллекта, чтобы показать миру, чего можно достичь с помощью данных. Они раздают серию сортов пива по магазинам и барам, которые просто классифицируются как Золотое, Янтарное, Черное и Бледное. Каждая новая партия настраивается путем настройки ингредиентов, рецептов или процессов на основе обратной связи, полученной с помощью их технологии искусственного интеллекта. Они используют данные для улучшения восприятия продукта на каждой итерации. Они говорят, что они не стремятся создать идеальное пиво, а направляют потребителей в путешествие, раздвигая границы их вкусов и показывая им, на что способно крафтовое пиво.

Речь идет о развитии вкусов, а как насчет их создания? Все сводится к науке о создании аромата, основанной на химическом составе ингредиентов. Уникальные комбинации таких химических соединений придают пище характерный вкус. Исследователи и диетологи считают, что ингредиенты хорошо сочетаются друг с другом, если у них достаточно общих вкусовых соединений. Более того, культурные рецепты показывают, что это особенно верно для Запада. В то время как восточные рецепты сочетают ингредиенты с меньшим количеством пересекающихся соединений .

Что все это означает для вкусов будущего?

IBMs Watson использует эту концепцию вместе с огромным количеством данных о рецептах, химическом составе ингредиентов и установленных сочетаниях для создания новых рецептов, постоянно работая с необычными комбинациями и изучая, что работает, а что нет. Фактически, они опубликовали кулинарную книгу таких рецептов, созданных ИИ, в которой исследуются сложные сочетания, такие как вьетнамский яблочный шашлык с хваленым грибно-клубничным коктейлем и коктейлем из креветок, который представляет собой напиток с настоящими креветками.

Вкусовые качества не ограничиваются только вкусом. Аромат также играет важную роль в определении вкуса. Foodpairing основан на науке, согласно которой только 20% вкуса, который мы ощущаем, зависит от вкуса или прикосновения. Запах гораздо важнее. Эта компания учитывает аромат, применяя анализ данных и машинное обучение для объединения ингредиентов и открытия новых рецептов. Хотя кажется, что они сосредоточивают свои услуги на профессионалах пищевой промышленности, стартап PlantJammmer из Копенгагена использует эту концепцию, чтобы предлагать домашним поварам новые вегетарианские рецепты.

В других случаях потребность часа заключается в поддержании вкуса и аромата.

Например, пивоварни поддерживают качество и единообразие, анализируя большой объем данных, относящихся к различным условиям пивоварения. Технология на базе искусственного интеллекта Gastrograph, созданная Analytical Flavor Systems Inc., переводит этот процесс в цифровую форму, чтобы предотвратить возникновение какого-либо дрейфа вкуса. Эта технология направлена ​​на выявление дефектов и отклонений процесса, даже отклонений во вкусе или аромате, которые проявляются во времени, в режиме реального времени и исправления их до того, как партия будет готова. Таким образом, бренды могут открывать пивоварни в разных географических регионах и при этом контролировать результат, обеспечивая потребителям постоянный опыт.

Исследователи из Инициативы по открытому сельскому хозяйству MIT Media Lab (OpenAg) продвигают климат, а точнее микроклимат, в области контроля над ситуацией. Технологические теплицы, называемые пищевые компьютеры, создают контролируемую среду для выращивания продуктов питания в помещении. Эти теплицы, оснащенные датчиками, исполнительными механизмами и машинным зрением, используют машинный язык для анализа миллиона точек данных, собранных за каждый цикл роста, для оптимизации и создания климатических рецептов, которые контролируют такие подробные элементы, как интенсивность света, соленость в воде и добавление питательных веществ.

Таким образом, вместо того, чтобы импортировать фрукты дракона из Вьетнама, местная теплица может имитировать точную среду, необходимую для их выращивания; даже увеличивайте его с каждым урожаем.

Глобальные компании по производству продуктов питания и напитков много вкладывают в поддержание имиджа своего бренда в разных регионах. Но это еще не все, им также необходимо «глокализовать» и адаптировать вкус к различным местным культурам. Интересно, почему вкус кока-колы в разных странах немного отличается? Местная вода и источник сахара вносят свой вклад в уровень сладости, но также и культурные предпочтения. Азиатские страны предпочитают, чтобы их кокс был немного слаще, чем на Западе.

Культурное влияние на пищевые предпочтения определяет стратегии «глокализации», когда бренды выходят на новые рынки. Enter, аналитика данных.

Поскольку каждая секунда нашей повседневной жизни документируется в цифровом виде в Интернете, нет недостатка в источниках данных для изучения мировой культуры. Возьмем, к примеру, популярную и полуаддитивную социальную платформу Instagram. Многие из нас виновны в том, что неукоснительно нажимают и публикуют информацию о еде в социальных сетях перед каждым приемом пищи. Photoworld.com изучил более 100 000 таких фотографий вместе с их хэштегами, чтобы открыть для себя самые любимые в мире блюда. Согласно их исследованиям, лондонцы любят гамбургеры и нью-йоркскую слюну вместо бекона.

Давайте добавим к этому интеллектуальный анализ данных. И не останавливайтесь на анализе только хэштегов.

Проект Корнельского университета в Итаке, штат Нью-Йорк, применяет машинный интеллект к интеллектуальному анализу более 100 миллионов фотографий в Instagram, чтобы изучить культурные, социальные и экономические факторы, влияющие на выбор одежды во всем мире. Распознавание лиц отфильтровывает изображения для анализа, а алгоритм машинного обучения определяет элементы одежды и аксессуары. Подумайте о том, чтобы применить аналогичную концепцию к еде и напиткам, чтобы изучить не только хэштеги? Возможно, использование обработки естественного языка для анализа настроений в подписях, описывающих эти изображения. На какие новые вопросы о глобальной культуре питания можно ответить?

А что насчет нас? Ты и я. Гурманы и дегустаторы.

Все это оставляет нам множество вариантов выбора, с которыми наш разум пытается справиться. Компания Dishq из Бангалора приходит на помощь с рекомендациями на базе искусственного интеллекта и технологией персонализации для предприятий общественного питания. Они работают с базой данных, содержащей более 100000 блюд, ингредиентов, стилей кухни и т. Д., А также с аналитикой поведения потребителей, глобальными исследованиями продуктов питания и алгоритмами машинного обучения для разработки API-интерфейсов для предприятий общественного питания, таких как рестораны и платформы доставки.

Что, если бы такая персонализированная машина предложений превратилась в универсальный паспорт вкуса? Где магия данных и ИИ подпитывает каждый прием пищи. Сопроводит вас к бару или ресторану, который идеально соответствует вашему вкусу. Заказ еды, которая соответствует вашему текущему настроению. Возможно, учитывая погоду вокруг вас или даже компанию, в которой вы работаете. Поменьше чеснока, ты на свидании! О, конечно, у шеф-повара будет вся информация о вашей аллергии и вкусовом профиле. И бармен готовил новый коктейль, созданный ИИ, по вашему вкусу, который прекрасно сочетается с остальной частью вашей еды.

Мне не кажется, что это надуманная мечта.

Спасибо за чтение!

Если вы нашли этот пост интересным, пожалуйста, аплодируйте - он будет чрезвычайно мотивирующим.

Эта статья является частью серии, созданной совместно с моим другом Симран Бхуе. Время от времени мы выбираем тему для обсуждения, обсуждения и погружения, но с разных точек зрения. Она надевает свою маркетинговую шляпу, а меня интересует технология искусственного интеллекта.

Ссылки:

Эта история опубликована в The Startup, крупнейшем предпринимательском издании Medium, за которым следят более 336 210 человек.

Подпишитесь, чтобы получать наши главные новости здесь.