¿Cómo la IA puede refinar las propiedades organolépticas de la cerveza?

Según un estudio, es posible que la inteligencia artificial permita definir mejor los perfiles de cervezas, abriendo el camino para desarrollar nuevos tipos de productos. 

Un estudio de la Universidad Católica de Lovaina en Bélgica, la inteligencia artificial podría revolucionar la forma en que percibimos el aroma de la cerveza. Publicada en la revista Nature Communications, esta investigación significa el desarrollo de nuevos productos en la industria de alimentos y bebidas.

Comparar y clasificar los perfiles de sabor de diferentes cervezas siempre ha sido un desafío complejo. Los términos genéricos como "afrutado" utilizados en las guías de mercado tienden a ser demasiado amplios y subjetivos, ya que dependen del gusto personal. Este enfoque limita la precisión en la comparación y predicción del sabor real de una cerveza. "Esto hace que las comparaciones de cervezas estén muy sesgadas y dificulta predecir el sabor real de una cerveza", comparte 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 metodología del estudio se basó primer en el analisis químico de las cervezas, midiendo con precisión las concentraciones de cientos de compuestos aromáticos. Además, cada cerveza fue evaluada según 50 criterios específicos por un panel capacitado de 15 personas. "Fue un esfuerzo titánico. Inicialmente, comenzamos con menos de 100 cervezas, pero rápidamente nos dimos cuenta de que esto no sería suficiente para capturar la increíble diversidad cervecera de Bélgica, por lo que terminamos analizando 250", comentó Miguel Roncoroni, Director de análisis químicos y del panel de degustación.

Componentes Clave en la Percepción del Aroma

Los compuestos aromáticos medidos en las cervezas provienen principalmente de la malta y otros microbios, como levaduras y bacterias. Además, los aromas derivados de las especias o del envejecimiento se catalogaron bajo "Otros".

Las cervezas con bajo contenido de alcohol o sin alcohol presentan bajas concentraciones de glicerol y ésteres. Esto se debe al proceso de producción, que generalmente implica la limitación de la fermentación o la eliminación del alcohol mediante evaporación o diálisis. Ambos métodos tienden a reducir la cantidad de compuestos de sabor en la cerveza, lo que afecta negativamente su perfil aromático.

El estudio también aprovechó el poder de la IA para conectar los datos recopilados. Después de cinco años de trabajo, los investigadores pudieron utilizar la IA para predecir los aromas clave y la puntuación de apreciación de una cerveza sin necesidad de degustaciones humanas. Esta tecnología se aplicó para mejorar el sabor de una cerveza belga comercial existente, añadiendo ciertos aromas predichos por el modelo para realzar su calidad.

La combinación de análisis químicos detallados y el uso de IA para interpretar estos datos abre nuevas posibilidades en la creación de alimentos y bebidas. Según los investigadores, el sabor de una cerveza es una mezcla compleja de compuestos aromáticos, y es casi imposible predecir con precisión su calidad midiendo solo algunos de estos compuestos. Aquí es donde la IA demuestra su valía, proporcionando una herramienta poderosa para entender y mejorar los perfiles de sabor.

En última instancia, este enfoque podría aplicarse no solo a la cerveza, sino también a una amplia gama de productos alimenticios, transformando la manera en que se desarrollan y perfeccionan nuevos alimentos.