Ilmuwan Manfaatkan AI untuk Meracik Minuman Sesuai Selera

Dengan memanfaatkan AI, Profesor Kevin Verstrepen dari Universitas KU Leuven, Belgia, yang memimpin penelitian terkait pembuatan bir, mengatakan teknologi tersebut dapat membantu mengungkap hubungan kompleks yang terlibat dalam persepsi aroma manusia.

“Bir – seperti kebanyakan produk makanan – mengandung ratusan molekul aroma berbeda yang ditangkap oleh lidah dan hidung kita, dan otak kita kemudian mengintegrasikannya ke dalam satu gambaran," kata Verstrepen, seperti dikutip dari The Guardian, Jumat (29/3).

"Namun, senyawa-senyawa tersebut berinteraksi satu sama lain, jadi cara kita memahami suatu senyawa juga bergantung pada konsentrasi senyawa lain,” ujarnya.

Menulis di jurnal Nature Communications, Verstrepen dan rekan-rekannya melaporkan bagaimana mereka menganalisis susunan kimia dari 250 bir komersial Belgia dengan 22 gaya berbeda termasuk lager, bir buah, bir pirang, bir Flanders Barat, dan bir non-alkohol.

Sifat-sifat yang dipelajari antara lain kandungan alkohol, pH, konsentrasi gula, serta keberadaan dan konsentrasi lebih dari 200 senyawa berbeda yang terlibat dalam perasa seperti ester yang dihasilkan oleh ragi dan terpenoid dari hop, keduanya terlibat dalam pembuatan aroma buah.

Panel pencicipan yang terdiri dari 16 peserta mengambil sampel dan menilai masing-masing dari 250 bir untuk 50 atribut berbeda, seperti rasa hop, rasa manis, dan keasaman - sebuah proses yang memakan waktu tiga tahun.

Para peneliti juga mengumpulkan 180.000 ulasan bir yang berbeda dari platform ulasan konsumen online RateBeer, dan menemukan bahwa meskipun apresiasi terhadap bir tersebut bias oleh fitur-fitur seperti harga, artinya mereka berbeda dari peringkat panel pencicip, peringkat dan komentar yang berkaitan dengan fitur lainnya – seperti  seperti rasa pahit, manis, alkohol, dan aroma malt – semuanya berkorelasi baik dengan panel pencicip.

“Perubahan kecil dalam konsentrasi bahan kimia dapat berdampak besar, terutama ketika beberapa komponen mulai berubah,” kata Verstrepen.

Dengan menggunakan kumpulan data yang berbeda, tim membuat model berdasarkan pembelajaran mesin – suatu bentuk AI – untuk memprediksi bagaimana rasa dan apresiasi bir, berdasarkan komposisinya.

Mereka kemudian menggunakan hasilnya untuk menyempurnakan bir komersial yang sudah ada, dan pada dasarnya menambahkan zat-zat yang ditandai oleh model sebagai prediktor penting terhadap apresiasi secara keseluruhan – seperti asam laktat dan gliserol.

Hasil dari panel pencicipan mengungkapkan bahwa penambahan tersebut meningkatkan peringkat untuk bir beralkohol dan non-alkohol di seluruh metrik termasuk rasa manis, isi, dan apresiasi secara keseluruhan.

Meskipun model ini memiliki keterbatasan, termasuk hanya dikembangkan menggunakan kumpulan data berdasarkan bir komersial berkualitas tinggi, Verstrepen mengatakan penerapan terbesarnya adalah mengubah bir non-alkohol agar menjadi lebih baik.

Namun peneliti mengatakan pecinta bir tidak perlu khawatir bahwa teknologi baru dapat mengganggu warisan yang kaya, dan Verstrepen mencatat bahwa keterampilan pembuat bir tetap penting.

“Model AI memprediksi perubahan kimia yang dapat mengoptimalkan bir, namun tetap bergantung pada pembuat bir untuk mewujudkannya mulai dari resep dan metode pembuatan bir,” katanya.