מֵידָע

יישומי AI עבור Ale

יישומי AI עבור Ale

כפי שראינו ב- Raiders of the Ale Ale, לבישול בירה יש היסטוריה ארוכה במיוחד. למעשה, הראיות האחרונות מצביעות על כך שהיא קודמת לרישומי ההיסטוריה שלנו.

אך בעוד שבישול בירה הוא, בעצם, תהליך לואו-טק, היי-טק מיושם כעת כדי להשיג חווית משקאות מותאמת אישית באמת. ההבטחה לקבל את הבירה המתאימה להעדפותיך האישיות לגוף, למרירות וכו 'היא העומדת בבסיס המודל העסקי של IntelligentX.

קשורים: העומד לרשות נגישות AI כעת ובעתיד

כפי שהוסבר בסרטון למטה, "IntelligentX מייצרת את הבירה הראשונה בעולם שנרקחת על ידי בינה מלאכותית, שמשפרת את עצמה ממשוב הלקוחות."

במקום שמישהו יקרא את המשוב ויתאים בהתאם להבנתו את מה שהלקוח רוצה, המבשלים "משתמשים באלגוריתם מורכב של למידת מכונה כדי לקבוע מה הצרכנים אוהבים בבירות שלנו, ואז מבשל גרסאות חדשות המותאמות יותר לטעמם של אנשים."

IntelligentX: הבירה הראשונה בעולם שנרקחה על ידי AI מבית IntelligentX ב- Vimeo.

שלושה צעדים לתוצאות בהתאמה אישית

האתר של IntelligentX מציג אותו כתהליך בשלושה שלבים עבור הלקוח:

1. צור את הפרופיל שלך בעת ההצטרפות, בחר את סוג הבירה שאתה מעדיף מבין ארבעת הזנים שאנו מבשלים כרגע - AI AI חיוור, AI AI זהוב או AI AI אמבר.

2. התאמן באלגוריתם שלנו. תנו לכיף להתחיל! השתמש בפלטפורמה שלנו כדי לספר לנו מה מושך לחיך ומה לא. הופי מדי? לא מספיק אינטנסיבי? אתה אומר לנו, נעבור לצבוט!

3. תיהנו מבירה שנרקחה עבורכם. הגיע הזמן ללגום ולהתענג. ואם יש מקום לשיפור, יידע אותנו ... התיבה הבאה שלך ממתינה!

IntelligentXt שואלת ואז: "איזו בירה אתה?"

בסרטון למטה, רוב מק'ינרני, מייסד ומנכ"ל Intelligent Layer ומייסד שותף של IntelligentX Brewing, מסביר את השימוש ב- AI בשיפור מוצרים יומיומיים.

טרנד הטכנולוגיה בבירה

גישה זו של יישום AI בצורה של למידת מכונה להעברת בירה בהתאמה אישית עשתה כותרות בשנת 2016, וייתכן שהיא עוררה השראה למבשלות אחרות לשקול כיצד ניתן ליישם למידת מכונה לשיפור המוצרים שלהם.

בין אלה ניתן למנות את קירין הולדינגס, מבשלת הבירה השנייה בגודלה ביפן. כפי שפורסם ב- Nikkei Asian Review, בשנת 2017, היא שותפה עם מכון המחקר מיצובישי בכדי לעבוד על תכנית בדיקות של בישול מאופיין AI. הרעיון היה להשתמש בלימוד מכונה כדי "לקבוע את הטעם, הארומה, הצבע והאלכוהול הרצויים, ואז לייצר את המתכון המתאים."

זהו בישול מבוסס נתונים במיטבו, בהתחשב בכך שהחברה יושבת על נתונים של שני עשורים שלמים לניתוח. "דרוש מבשלת מקצועית עשור ומעלה לחדד מיומנויות כאלה", לדברי סקירה אסייתית.

נרקח בארה"ב עם AI

אז AI הוחל על בישול בירה בבריטניה וביפן, אבל מה לגבי ארצות הברית? זה לא יישאר מאחור ביישום ההיי-טק.

כפי שפורסם ב- Food & Wine, בשנת 2018, "אלוף הבירה של צ'רלוטסוויל חבר לחברת למידת המכונות הסמוכה Metis Machine כדי לחלוט את ה- IP IP החדש שלה - חזון המחשב של מה שאמור להיות בעצם ה- IPA האידיאלי."

זה תוכנן להיות מאמץ מדעי מאוד, ואלוף היה סלקטיבי מאוד לגבי הנתונים שבעבר הגיע עם המתכון של ה- IPA המהותי. הם ניגשו לפרויקט כמו שמדען נתונים היה עושה.

האנטר סמית ', הבעלים של חברת Champion Brewing, צוטט במאמר באומרו, "סיפקנו את הפרמטרים לפיהם נשפטים IPA בפסטיבל הבירה האמריקני הגדול (SRM, ABV, IBU) והתאמנו לטווח זה עם 10 הנמכרים ביותר. IPAs באופן ארצי, כמו גם 10 ה- IPAs הנמכרים ביותר אצל קמעונאי מקומי ומטיס הגיעו לתוצאות. "

הוא היה גאה בכך שהיה הראשון לנקוט גישה זו לבישול מבוסס נתונים.

AI פותר גם בעיות בייצור בירה

אמנם למידת מכונה טובה בעבודה עם נתונים כדי לחזות מה ישפר את טעמה של בירה, או לפחות יהפוך אותה למושכת יותר לסוג מסוים של טעם, אך התועלת בה אינה מוגבלת למבשלת הבירה. ניתן להשתמש בו גם כדי לפתור בעיות שמובילות לאובדן מוצר.

כפי שמסביר הסרטון לעיל, ג'ו ווגלבאכר ואריק פליניגן, מייסדי שותפים של מבשלת שוגר קריק בשארלוט, קרוליינה הצפונית, היו צריכים למצוא דרך לטפל בבעיית הפסולת שלהם שהוסיפה הפסדים של עשרות אלפי דולרים בכל חודש.

כשיש לך קצף על כוס הבירה שלך, אתה עלול למצוא את עצמך עם מעט פחות ממשק ליטר מלא, אך כאשר יש לך בעיית קצף בייצור, ההפסדים יכולים להיות עצומים. במקרה של שוגר קריק, ההפסדים המיוחסים לנושא הקצף הסתכמו ביותר מ- 30,000 $ לחודש.

מבשלת שוגר קריק החליטה לחפש פיתרון היי-טק, אותו מצאו במאמץ משותף בין הבינה המלאכותית של יבמ לפלטפורמת ה- IoT בשילוב עם חיישני ה- IoT של בוש. הפתרון הוביל לאובדן נוסף ולאיכות טובה יותר.

כפי שהסבירו ב- AI ו- IoT Help Perfect the Brew at Sugar Creek Brewing Company, "טכנולוגיית AI ו- IoT מספרת לצוות שלי על היבטים רבים של הבירה, שהם קריטיים ליצירת מוצר איכותי ביעילות. פרמטרים כגון זמן מילוי, טמפרטורה, pH, כוח משיכה, לחץ, פחמן ורמה מוזרמים כולם לענן ה- IoT לצורך ניתוח. נתונים אלה יכולים ליידע תהליכים חדשים או לחדד תהליכים קיימים כדי להבטיח שהבירה שלנו עומדת בציפיות הגבוהות של הצרכנים שלנו. "

לפני שהם יישמו את הפיתרון הטכנולוגי, "חוסר איזון בלחץ ובטמפרטורה היה יוצר קצף ובזבוז בירה", ככל שהתבשיל עבר "ממיכל למיכל בסל הבקבוק שלנו." זה הביא לחוסר עקביות ברמות מילוי הבקבוקים, מה שאומר שהיה עליהם להסיר מספר משמעותי של בקבוקים מהקו, שהסתכם בפסולת רבה.

"נתונים שנאספו ונותחו באמצעות ממשק IBM ווטסון / בוש זיהו בעיה הגורמת לקצף יתר בבקבוק." זה לבדו הסתכם בחיסכון של יותר מ -10,000 דולר בחודש על המוצר המבוזבז מבקבוקים שלא היה בהם הכמות הנכונה.

אך היתרון אינו מוגבל ליכולת לאתר מיד בקבוק שאינו ממלא כהלכה לפני שהוא ממשיך לאורך הקו. כעת יש להם גם "תסיסות מבוקרות ומדויקות יותר שמובילות לטעם טוב יותר בבקבוק."

טעם טוב יותר הוא משהו שכל אחד יכול להעריך. כך שגם מי שיש לו בעיות עם ההשפעה של AI על החברה והייצור עשוי לשתות שיפורים אלה בבישול.


צפו בסרטון: Can we build AI without losing control over it? Sam Harris (יוני 2021).