Fue ese el objetivo de un estudio de científicos belgas que desarrollaron modelos de IA capaces de predecir cómo los consumidores calificarán una cerveza y cuáles son los compuestos para mejorarla.
La indagación, que duró cinco años y analizó químicamente las cervezas, midiendo las concentraciones de cientos de compuestos aromáticos, creó una variante para predecir aromas claves y la puntuación de apreciación final de una cerveza sin necesidad de catación humana.
Publicada en la revista Nature Communications, la investigación terminó estudiando 250 tipos de cervezas con un panel capacitado de 15 personas para evaluar cada bebida alcohólica según un conjunto de 50 criterios.
El experto Miguel Roncoroni, quien dirigió los análisis químicos y panel de cata, señaló que los resultados se utilizaron para mejorar el sabor de una cerveza belga comercial existente añadiendo ciertos aromas predichos por el modelo y la cerveza modificada obtuvo una puntuación bastante mejor en las pruebas a ciegas.
«Nuestro mayor objetivo ahora es hacer una mejor cerveza sin alcohol. Usando nuestro modelo, ya hemos logrado crear un cóctel de compuesto aromáticos naturales que imitan el sabor y el olor del alcohol sin riesgo de resaca», afirmó Kevin Verstrepen, otro de los autores del estudio.
Los especialistas señalaron que los hallazgos de su análisis pueden ampliarse a otros productos alimenticios, y modificar la forma en que se elaboran los alimentos.
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