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说出来你可能不信,现在酒厂都在招算法工程师

作者:时间:2020-09-24来源:HyperAI超神经收藏

  根据数据显示,从 1960 年代至今,啤酒的受欢迎程度每年增加,逐渐成为了消耗量最大的饮品之一。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/202009/418729.htm

  到 2017 年的统计数据,中国人均啤酒年消耗达到了 60 瓶之多。

每一杯啤酒,都蕴藏着复杂的制作工艺

  从酿制配方、发酵技术、再到杀菌灌装,这些大型的生产流程,都经历了好几代人漫长的探索。

  如今,在传统的制作工艺之上,都希望人工智能对自己进行升级改造,以获得更高的生产效率和更好的味觉体验。

啤酒:最古老的饮料之一

  除了在餐桌上颇受欢迎,啤酒也是最古老的饮品之一。

  啤酒,最早可追溯到距今 4000 多年的两河流域文明,人们日常中剩余的谷物,在雨水的浸泡下,和自然存在的酵母结合,产生了最原始的‘啤酒’。

  大自然的这一意外产物,因为美味和补充能量等原因,随着农耕文化的发展,逐渐开始在部落里流行。第一个有据可依的啤酒的配方,出现在了苏美尔人写给啤酒女神宁卡西的赞美诗中。

  到了公元前 1700 年,啤酒的影响力更进了一步,甚至成为了交易的筹码。巴比伦的《汉谟拉比法典》,就记载了啤酒的酿造条例和配给制度。

古埃及文化中啤酒也是重要的元素

古埃及文化中啤酒也是重要的元素

  中世纪时期,啤酒花被第一次加入到啤酒中,这一配料的加入使得啤酒的口感和风味都更加醇厚,也延长了啤酒的保质期,得到改良的啤酒逐渐开始风靡。

中世纪德国的啤酒制造厂

中世纪德国的啤酒制造厂

  但长久以来,啤酒的酿制都没发生大的改变。直到工业革命的爆发,机器生产流程和工业化的方式,以及新的发酵工艺,实现了啤酒的快速生产,量产的啤酒也随着轮船和蒸汽车,被带向了世界各地。

  现如今,啤酒是我们日常生活中最常见的饮品,夏季里一杯冰镇的啤酒,能成为各种美食的完美搭配。

技术,给啤酒生产带来生机

  世界上的啤酒共有 120 多种酿制工艺,从发酵上主流的两种方式包括: Ale 艾尔,Lager  拉格,主要的差异在发酵方式制作工艺,它们分别是高温发酵、低温发酵和常温发酵。

  数千年的探索确定啤酒的核心原料:

  大麦芽、啤酒花、酵母和水

  根据统计, 80% 的啤酒都是工业啤酒,比如百威、雪花、青岛等。

  工业啤酒会因为追求成本用大米、玉米和淀粉等原料取代麦芽,造成啤酒麦芽汁浓度非常低,口感偏淡。

  而精酿啤酒,和工业啤酒在原料上有所不同,精酿啤酒只使用麦芽、啤酒花、酵母和水进行酿造,不添加任何人工添加剂。

工业啤酒和精酿啤酒:发酵工艺的区别

工业啤酒和精酿啤酒:发酵工艺的区别

  通常精酿啤酒采用的是艾尔工艺(Ales,上发酵工艺),工业啤酒采用的是拉格工艺(Lagers,下发酵工艺),二者在发酵过程中酵母的位置和发酵温度不同。

  近几年来,精酿风潮逐渐走进普通人的世界。这反应了消费力提升的同时,人们对啤酒质量的要求也变的更高。

  但如何做出质量上乘,风味更佳甚至是个性化的啤酒,  等技术的介入,会给啤酒酿造行业带来全新的视角。

啤酒生产:完美配比由  计算

  嘉士伯是著名的啤商,在 2017 年,他们就开始与微软等机构合作,进行了一个为期三年的啤酒制作计划‘啤酒指纹追踪项目’。

  主要的目的就是利用人工智能、传感器,界定啤酒的口味和气味差别,从而提升在开发新品、产品品控和质量检测时的精确度。

  传统的品酒师会根据自己实际的品尝体验来鉴定品质,但因为个人口味差异、味蕾功能、身体状态,都会影响指标。

  Microsoft 微软和两所丹麦大学的科研团队参与,为该项目开发了复杂的算法模型,还与嘉士伯研发实验室共同开发感应技术,希望更好的改善啤酒的质量。

研究人员分析不同的添加材料对啤酒口味的影响

研究人员分析不同的添加材料对啤酒口味的影响

  比如研究人员在全球 140 个饮料品牌中,使用先进的传感器和分析技术,绘制和预测酵母和其他成分产生的风味,以此来找出最好的搭配。

  而计算机模型已经能够辨别这些细微的差别,在实验中,训练后的模型可以迅速检测出 Carlsberg Pilsner、 Tuborg Pilsner、Wiibroe 和 Nordic 四款啤酒,在效率和精准度上,都远远高于专业人士。

实验人员的目的是尽可能完整地制定麦芽制造、酿造和发酵操作的科学依据

实验人员的目的是尽可能完整地制定麦芽制造、酿造和发酵操作的科学依据

  他们最终设想为每个样品绘制风味指纹,并大幅度缩短研究风味组合和配比过程所需的时间。

  根据最新的资料,此举能将这一过程的时间缩短三分之一,以帮助公司更快地将不同口味的啤酒推向市场。

  嘉士伯认为,这项技术将帮助其提高自身啤酒在市场中的地位,并带动一批周边产业——比如研究人工智能感应味觉的科技公司。

啤酒灌装:用机器学习优化质量控制

   除了能够生成配方,还能监管生成流程。一家叫 Sugar Creek Brewing 的公司,就利用 AI 和物联网技术,把控啤酒生产的环节,提高质量,减少损失。

  在啤酒的灌装环节,这家公司曾遭受了不小损失。由于瓶子的灌装水平没有控制一致,使得部分瓶子会产生过多的泡沫,最终转化为废物和过量的溶解氧,破坏啤酒风味并缩短保质期。

  为了解决这一问题,他们想到了 AI 算法。通过和 IBM 的工程师合作,在啤酒出瓶的过程放置了摄像头,通过捕捉图像,将照片在装瓶操作过程中,收集的其他数据相结合,然后传送至 IBM 云端,由 Watson 系统进行对比分析。

工作人员通过数据监控生产环节的安全

工作人员通过数据监控生产环节的安全

  利用 AI 和物联网的综合部署,最终给出了有效的灌装标准,帮助酿酒师们调整和规划策略,彻底解决了啤酒的起泡问题,每月可帮公司节省 1 万美元。

  此外,他们还借助一些精密传感器,收集酿造过程的数据,确保机械设备的正常运行,规范化制作流程的安全。

啤酒定制:结合个人数据,定制专属配方

  每种啤酒风格差异,一部分是体现在配方上面。而专业的酿酒师,也要花上十多年的时间来学习掌握这项技能。使用 AI 算法和机器学习生成啤酒配方,则能缩短这一时间,并且打造出个性化的定制方案。

  英国一家叫 IntelligentX  的公司,就利用机器学习算法,生产出了首个 AI 酿造的啤酒,已经推出了几个大类:Black AI、Golden AI,Pale AI 和 Amber AI。

这一系列的啤酒,都以颜色+ AI 进行命名

  AI 根据历史数据来学习生成配方。而且还在售出的啤酒瓶上,提供有反馈问卷 URL 链接,依靠 Facebook Messenger 应用收集反馈意见。

  问卷的问题包括:想要啤酒有多少的啤酒花香气?应用体验等,这些信息最终被用于该系列啤酒的配方进行调整。此举让公司采集了超过 10 万条数据。

  在收集到用户的数据后,工程师使用强化学习和贝叶斯决策等技术,生成据反馈去改变配方的方法,最后由酿酒师做出取舍。

工程师在讨论算法推演的新配方

工程师在讨论算法推演的新配方

  他们正在英国推广这种做法,啤酒爱好者可以订购个性化的啤酒,根据个人喜好调整的定制配方酿造,而且随着时间可以不断更新。

啤酒遇见 AI ,才是真的牛啤

  啤酒的文化,延绵了几千年,至今还在日常生活中占据着重要的一席,不得不说这一被历史选择下来的饮料,拥有着强大的魅力。

  虽然 AI 在啤酒酿造行业所带来的尝试,比起传统啤几千年的传统工艺,还只是占据了很小的份额。但带来的转变已足够让人惊喜,甚至一些人已经望眼欲穿。

  正是因为有了 AI ,我们才有可能喝到更加美味,更加个性化的啤酒,也许,这就是 AI 技术带给我们这个时代,最美妙的体验。



关键词: 酒厂 AI 算法工程师

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