根據(jù)數(shù)據(jù)顯示,從 1960 年代至今,啤酒的受歡迎程度每年增加,逐漸成為了消耗量更大的飲品之一。
到2017 年的統(tǒng)計數(shù)據(jù),中國人均啤酒年消耗達(dá)到了60 瓶之多。
每一杯啤酒,都蘊藏著復(fù)雜的制作工藝
從釀制配方、發(fā)酵技術(shù)、再到殺菌灌裝,這些大型酒廠的生產(chǎn)流程,都經(jīng)歷了好幾代人漫長的探索。
如今,在傳統(tǒng)的制作工藝之上,酒廠都希望人工智能對自己進(jìn)行升級改造,以獲得更高的生產(chǎn)效率和更好的味覺體驗。
啤酒:最古老的飲料之一
除了在餐桌上頗受歡迎,啤酒也是最古老的飲品之一。
啤酒,最早可追溯到距今 4000 多年的兩河流域文明,人們?nèi)粘V惺S嗟墓任?,在雨水的浸泡下,和自然存在的酵母結(jié)合,產(chǎn)生了最原始的「啤酒」。
大自然的這一意外產(chǎn)物,因為美味和補充能量等原因,隨著農(nóng)耕文化的發(fā)展,逐漸開始在部落里流行。個有據(jù)可依的啤酒的配方,出現(xiàn)在了蘇美爾人寫給啤酒女神寧卡西的贊美詩中。
到了公元前 1700 年,啤酒的影響力更進(jìn)了一步,甚至成為了交易的籌碼。巴比倫的《漢謨拉比法典》,就記載了啤酒的釀造條例和配給制度。
古埃及文化中啤酒也是重要的元素
中世紀(jì)時期,啤酒花被次加入到啤酒中,這一配料的加入使得啤酒的口感和風(fēng)味都更加醇厚,也延長了啤酒的保質(zhì)期,得到改良的啤酒逐漸開始風(fēng)靡。
中世紀(jì)德國的啤酒制造廠
但長久以來,啤酒的釀制都沒發(fā)生大的改變。直到工業(yè)革命的爆發(fā),機器生產(chǎn)流程和工業(yè)化的方式,以及新的發(fā)酵工藝,實現(xiàn)了啤酒的快速生產(chǎn),量產(chǎn)的啤酒也隨著輪船和蒸汽車,被帶向了世界各地。
現(xiàn)如今,啤酒是我們?nèi)粘I钪凶畛R姷娘嬈?,夏季里一杯冰?zhèn)的啤酒,能成為各種美食的完美搭配。
技術(shù),給啤酒生產(chǎn)帶來生機
世界上的啤酒共有120 多種釀制工藝,從發(fā)酵上主流的兩種方式包括:Ale 艾爾,Lager 拉格,主要的差異在發(fā)酵方式制作工藝,它們分別是高溫發(fā)酵、低溫發(fā)酵和常溫發(fā)酵。
數(shù)千年的探索確定啤酒的核心原料:
大麥芽、啤酒花、酵母和水
根據(jù)統(tǒng)計, 80%的啤酒都是工業(yè)啤酒,比如百威、雪花、青島等。
工業(yè)啤酒會因為追求成本用大米、玉米和淀粉等原料取代麥芽,造成啤酒麥芽汁濃度非常低,口感偏淡。
而精釀啤酒,和工業(yè)啤酒在原料上有所不同,精釀啤酒只使用麥芽、啤酒花、酵母和水進(jìn)行釀造,不添加任何人工添加劑。
工業(yè)啤酒和精釀啤酒:發(fā)酵工藝的區(qū)別
通常精釀啤酒采用的是艾爾工藝(Ales,上發(fā)酵工藝),工業(yè)啤酒采用的是拉格工藝(Lagers,下發(fā)酵工藝),二者在發(fā)酵過程中酵母的位置和發(fā)酵溫度不同。
近幾年來,精釀風(fēng)潮逐漸走進(jìn)普通人的世界。這反應(yīng)了消費力提升的同時,人們對啤酒質(zhì)量的要求也變的更高。
但如何做出質(zhì)量上乘,風(fēng)味更佳甚至是個性化的啤酒, AI 等技術(shù)的介入,會給啤酒釀造行業(yè)帶來全新的視角。
啤酒生產(chǎn):完美配比由 AI 計算
嘉士伯是的啤酒廠商,在 2017 年,他們就開始與微軟等機構(gòu)合作,進(jìn)行了一個為期三年的啤酒制作計劃「啤酒指紋追蹤項目」。
主要的目的就是利用人工智能、傳感器,界定啤酒的口味和氣味差別,從而提升在開發(fā)新品、產(chǎn)品品控和質(zhì)量檢測時的度。
傳統(tǒng)的品酒師會根據(jù)自己實際的品嘗體驗來鑒定品質(zhì),但因為個人口味差異、味蕾功能、身體狀態(tài),都會影響指標(biāo)。
Microsoft 微軟和兩所丹麥大學(xué)的科研團(tuán)隊參與,為該項目開發(fā)了復(fù)雜的算法模型,還與嘉士伯研發(fā)實驗室共同開發(fā)感應(yīng)技術(shù),希望更好的改善啤酒的質(zhì)量。
研究人員分析不同的添加材料對啤酒口味的影響
比如研究人員在全球 140 個飲料品牌中,使用先進(jìn)的傳感器和分析技術(shù),繪制和預(yù)測酵母和其他成分產(chǎn)生的風(fēng)味,以此來找出更好的搭配。
而計算機模型已經(jīng)能夠辨別這些細(xì)微的差別,在實驗中,訓(xùn)練后的模型可以迅速檢測出 Carlsberg Pilsner、 Tuborg Pilsner、Wiibroe 和 Nordic 四款啤酒,在效率和精準(zhǔn)度上,都遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于專業(yè)人士。
實驗人員的目的是盡可能完整地
制定麥芽制造、釀造和發(fā)酵操作的科學(xué)依據(jù)
他們最終設(shè)想為每個樣品繪制風(fēng)味指紋,并大幅度縮短研究風(fēng)味組合和配比過程所需的時間。
根據(jù)最新的資料,此舉能將這一過程的時間縮短三分之一,以幫助公司更快地將不同口味的啤酒推向市場。
嘉士伯認(rèn)為,這項技術(shù)將幫助其提高自身啤酒在市場中的地位,并帶動一批周邊產(chǎn)業(yè)——比如研究人工智能感應(yīng)味覺的科技公司。
啤酒灌裝:用機器學(xué)習(xí)優(yōu)化質(zhì)量控制
AI 除了能夠生成配方,還能監(jiān)管生成流程。一家叫Sugar Creek Brewing 的公司,就利用 AI 和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),把控啤酒生產(chǎn)的環(huán)節(jié),提高質(zhì)量,減少損失。
在啤酒的灌裝環(huán)節(jié),這家公司曾遭受了不小損失。由于瓶子的灌裝水平?jīng)]有控制一致,使得部分瓶子會產(chǎn)生過多的泡沫,最終轉(zhuǎn)化為廢物和過量的溶解氧,破壞啤酒風(fēng)味并縮短保質(zhì)期。
為了解決這一問題,他們想到了 AI 算法。通過和 IBM 的工程師合作,在啤酒出瓶的過程放置了攝像頭,通過捕捉圖像,將照片在裝瓶操作過程中,收集的其他數(shù)據(jù)相結(jié)合,然后傳送至 IBM 云端,由 Watson 系統(tǒng)進(jìn)行對比分析。
工作人員通過數(shù)據(jù)監(jiān)控生產(chǎn)環(huán)節(jié)的安全
利用 AI 和物聯(lián)網(wǎng)的綜合部署,最終給出了有效的灌裝標(biāo)準(zhǔn),幫助釀酒師們調(diào)整和規(guī)劃策略,徹底解決了啤酒的起泡問題,每月可幫公司節(jié)省1 萬美元。
此外,他們還借助一些精密傳感器,收集釀造過程的數(shù)據(jù),確保機械設(shè)備的正常運行,規(guī)范化制作流程的安全。
啤酒定制:結(jié)合個人數(shù)據(jù),定制專屬配方
每種啤酒風(fēng)格差異,一部分是體現(xiàn)在配方上面。而專業(yè)的釀酒師,也要花上十多年的時間來學(xué)習(xí)掌握這項技能。使用AI 算法和機器學(xué)習(xí)生成啤酒配方,則能縮短這一時間,并且打造出個性化的定制方案。
英國一家叫IntelligentX的公司,就利用機器學(xué)習(xí)算法,生產(chǎn)出了 AI 釀造的啤酒,已經(jīng)推出了幾個大類:Black AI、Golden AI,Pale AI 和 Amber AI。
這一系列的啤酒,都以顏色+ AI 進(jìn)行命名
AI 根據(jù)歷史數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)生成配方。而且還在售出的啤酒瓶上,提供有反饋問卷 URL 鏈接,依靠 Facebook Messenger 應(yīng)用收集反饋意見。
問卷的問題包括:想要啤酒有多少的啤酒花香氣?應(yīng)用體驗等,這些信息最終被用于該系列啤酒的配方進(jìn)行調(diào)整。此舉讓公司采集了超過10 萬條數(shù)據(jù)。
在收集到用戶的數(shù)據(jù)后,工程師使用強化學(xué)習(xí)和貝葉斯決策等技術(shù),生成據(jù)反饋去改變配方的方法,最后由釀酒師做出取舍。
工程師在討論算法推演的新配方
他們正在英國推廣這種做法,啤酒愛好者可以訂購個性化的啤酒,根據(jù)個人喜好調(diào)整的定制配方釀造,而且隨著時間可以不斷更新。
啤酒遇見 AI ,才是真的牛啤
啤酒的文化,延綿了幾千年,至今還在日常生活中占據(jù)著重要的一席,不得不說這一被歷史選擇下來的飲料,擁有著強大的魅力。
雖然 AI 在啤酒釀造行業(yè)所帶來的嘗試,比起傳統(tǒng)啤幾千年的傳統(tǒng)工藝,還只是占據(jù)了很小的份額。但帶來的轉(zhuǎn)變已足夠讓人驚喜,甚至一些人已經(jīng)望眼欲穿。
正是因為有了 AI ,我們才有可能喝到更加美味,更加個性化的啤酒,也許,這就是 AI 技術(shù)帶給我們這個時代,最美妙的體驗。
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