De acuerdo con un estudio realizado por investigadores de la Universidad Católica de Lovaina, en Bélgica, la Inteligencia Artificial podría ayudar a separar las complejas relaciones involucradas en la percepción humana del aroma de la cerveza.

La investigación fue publicada en Nature Communications y puede revolucionar la forma en que la industria de alimentos y bebidas desarrolla nuevos productos, según los autores.

Comparar y clasificar los perfiles de sabor de diferentes cervezas es un desafío. Hay multitud de guías en el mercado que describen bebidas con términos genéricos como "afrutado" y las clasifican basándose únicamente en el gusto de una persona.

"Esto hace que las comparaciones de cervezas estén muy sesgadas y dificulta predecir el sabor real de una cerveza", afirma en un comunicado, Kevin Verstrepen, profesor de la KU Leuven y director del Centro de Microbiología VIB-KU Leuven y del Instituto de Investigación de la Cerveza de Lovaina.

La presión de la botella se midió con un dispositivo de presión manual (Steinfurth Mess-Systeme GmbH) y se utilizó para calcular el CO2 concentración. Foto: Freepik

Investigan la diversidad de cervezas belgas

El equipo de investigadores comenzó a analizar químicamente las cervezas, midiendo cuidadosamente las concentraciones de cientos de compuestos aromáticos. Cada cerveza también fue evaluada según un conjunto de 50 criterios por un panel capacitado de 15 personas.

“Fue un esfuerzo verdaderamente hercúleo. Comenzamos el proyecto con menos de 100 cervezas y rápidamente nos dimos cuenta de que esto no sería suficiente para capturar la increíble diversidad cervecera de Bélgica, por lo que terminamos analizando 250”, declara Miguel Roncoroni, Director de análisis químicos y el panel de degustación.

Otros compuestos medidos se derivan principalmente de la malta u otros microbios, como levaduras y bacterias no Saccharomyces (flora silvestre).

Los compuestos que surgen de las especias o del rancio se etiquetan en "Otros". Se calculan a partir de múltiples compuestos medidos individualmente y destacan cinco atributos:

valor calórico
ácidos totales
éster total
aroma de lúpulo
compuestos de azufre

¿Qué retos enfrenta el sector de la cerveza sin alcohol?

¿Qué pasa con las cervezas sin alcohol?

Las cervezas bajas en alcohol o sin alcohol contienen bajas concentraciones de glicerol y ésteres. Esto está en línea con el proceso de producción de la mayoría de las cervezas bajas en alcohol o sin alcohol en el conjunto de datos, que se producen limitando la fermentación o eliminando el alcohol mediante evaporación o diálisis.

Y ambos métodos tienen el efecto secundario no deseado de reducir la cantidad de compuestos de sabor en la cerveza fina. Además de las asociaciones esperadas, los datos del grupo de investigación también revelan asociaciones menos triviales entre los estilos de cerveza y parámetros específicos.

Por ejemplo, el geraniol y el citronelol, dos monoterpenoides responsables de los sabores cítricos, florales y rosados y característicos del lúpulo Citra, se encuentran en cantidades relativamente altas en las cervezas Christmas, Saison y Brett/cofermentadas. Donde pueden provenir de especias ricas en terpenoides como las semillas de cilantro en lugar del lúpulo.

El análisis sensorial se realizó de acuerdo con los métodos de análisis sensorial de la Sociedad Americana de Químicos Cerveceros (ASBC). Foto: Freepik

Nuevos conocimientos con Inteligencia Artificial

Al equipo le llevó cinco años, pero una vez que tuvieron las concentraciones químicas y los informes de cata detallados de cientos de cervezas diferentes, supieron que sería posible utilizar la IA para conectar ambas.

Un modelo podría predecir aromas clave y la puntuación de apreciación final de una cerveza, sin necesidad de catación humana. Estos resultados, a su vez, se utilizaron para mejorar aún más el sabor de una cerveza belga comercial existente, añadiendo ciertos aromas predichos por el modelo para mejorar la calidad de la cerveza.

El sabor de la esta bebida es una mezcla compleja de compuestos aromáticos. Es imposible predecir qué tan buena es una cerveza midiendo simplemente uno o varios compuestos. Realmente necesitamos el poder de las computadoras, destacan los investigadores.

Finalmente, el estudio se puede ampliar a otros productos alimenticios, lo que puede revolucionar la forma en que se elaboran nuevos alimentos.

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