Пиво — самый старый и самый распространенный алкогольный напиток в мире. Теперь ученые Автономного университета Барселоны провели исследование, в котором проанализировали несколько марок пива, применив новую концепцию в системах анализа, известную как электронный язык, идея которой основана на человеческом чувстве вкуса.
Как объясняет Манель дель Валле, главный автор исследования: «Концепция электронного языка заключается в использовании общего набора датчиков, другими словами, с общей реакцией на различные задействованные химические соединения, которые генерируют разнообразный спектр информации. с продвинутыми инструментами для обработки, распознавания образов и даже искусственными нейронными сетями ».В данном случае массив сенсоров был сформирован из 21 ионоселективного электрода, в том числе одни с реакцией на катионы (аммоний, натрий), другие с реакцией на анионы (нитрат, хлорид и др.), А также электроды с типом ( unspecified) ответ на рассмотренные сорта.
Авторы записали многомерный отклик, генерируемый массивом датчиков, и то, как на него влияет тип рассматриваемого пива. Первоначальный анализ позволил им изменить координаты, чтобы лучше рассмотреть группу, хотя это не было эффективным для классификации пива.«Использование более мощных инструментов — обучения с учителем — и линейного дискриминантного анализа позволило нам различить основные категории изученного нами пива: шварцбирское, лагер, двусолодовый, пльзенский, эльзасский и слабоалкогольный», — продолжает Дель Валле ». и с показателем успеха 81,9% ».Кроме того, стоит отметить, что сорта пива, которые язык не обучен распознавать, такие как смеси пива / безалкогольных напитков или иностранные марки, не были идентифицированы (несоответствующие образцы), что, по мнению экспертов, подтверждает правильность системы, поскольку она не распознает бренды, для которых не обучался.
Роботы со вкусомПринимая во внимание порядок сортов в соответствии с заявленным содержанием алкоголя, ученые оценили это содержание с помощью числовой модели, разработанной с помощью искусственной нейронной сети.
«Это приложение можно рассматривать как датчик с помощью программного обеспечения, поскольку присутствующий этанол не реагирует напрямую на используемые датчики, которые реагируют только на ионы, присутствующие в растворе», — подчеркивает исследователь.В исследовании делается вывод, что эти инструменты однажды могут дать роботам чувство вкуса и даже вытеснить группы дегустаторов в пищевой промышленности, чтобы улучшить качество и надежность продуктов для потребления.