Інформація

Програми AI для Ale

Програми AI для Ale


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Як ми бачили в «Рейдерах загубленого Елю», пивоваріння має надзвичайно довгу історію. Насправді, останні свідоцтва свідчать, що це передує нашим записам історії.

Але хоча приготування пива, по суті, є низькотехнологічним процесом, зараз застосовуються високі технології для досягнення справді персоналізованого досвіду напоїв. Обіцянка отримати пиво, яке відповідає вашим особистим уподобанням до тіла, гіркоти тощо, є тим, що лежить в основі бізнес-моделі IntelligentX.

ПОВ’ЯЗАНІ: ЗВЕРНЕННЯ ДОСТУПНОСТІ ШІ ЗАРАЗ І В МАЙБУТНЬОМУ

Як пояснюється у відео нижче, "IntelligentX виробляє перше у світі пиво, виготовлене за допомогою штучного інтелекту, яке покращується завдяки відгукам клієнтів".

Замість того, щоб хтось читав відгуки та підбирав відповідно до свого розуміння того, чого хоче споживач, пивовари "використовують складний алгоритм машинного навчання, щоб визначити, що сподобалось споживачам нашому пиву, а потім готують нові версії, які більш точно налаштовані на смак людей".

IntelligentX: перше у світі пиво, яке виробляє AI від IntelligentX на Vimeo.

Три кроки до персоналізованих результатів

Сайт IntelligentX представляє це як триступеневий процес для замовника:

1. Створіть свій профіль, приєднавшись, виберіть тип пива, який ви віддаєте перевагу, з чотирьох сортів, які ми зараз варимо - Pale AI, Black AI, Golden AI або Amber AI.

2. Тренуйте наш алгоритм. Нехай веселощі починаються! Скористайтеся нашою платформою, щоб повідомити нам, що приваблює ваше піднебіння, а що ні. Занадто стрибаний? Недостатньо інтенсивний? Скажи нам, ми налаштуємо!

3. Насолоджуйтесь пивом, звареним для вас. Настав час пити і смакувати. І якщо є місце для вдосконалення, дайте нам знати ... ваш наступний ящик чекає!

Потім IntelligentXt запитує: "Яке ви пиво?"

У наведеному нижче відео Роб Макінерні, засновник та генеральний директор Intelligent Layer та співзасновник IntelligentX Brewing, пояснює використання ШІ для вдосконалення повсякденних продуктів.

Технологічна тенденція в пиві

Цей підхід застосування ШІ у формі машинного навчання для доставки індивідуальних заголовків пива в 2016 році, і, можливо, він надихнув інші пивоварні задуматися про те, як машинне навчання можна застосовувати для вдосконалення власних продуктів.

Серед них є Kirin Holdings, друга за величиною пивоварня в Японії. Як повідомлялося в Nikkei Asian Review, у 2017 році вона співпрацювала з Науково-дослідним інститутом Mitsubishi для розробки програми випробувань пивоваріння з підтримкою ШІ. Ідея полягала в тому, щоб за допомогою машинного навчання "визначити бажаний смак, аромат, колір та вміст алкоголю, а потім створити відповідний рецепт".

Це найкраще засноване на даних пивоваріння, враховуючи, що компанія має цілі два десятиліття даних для аналізу. "Професійному пивоварові потрібно десять років і більше, щоб удосконалити такі навички", - зазначає Азіатський огляд.

Виготовлений у США разом із ШІ

Отже, ШІ застосовується для виготовлення пива у Великобританії та Японії, а як щодо Сполучених Штатів? Це не збиралося залишати позаду у застосуванні високих технологій.

Як повідомлялося у Food & Wine, у 2018 році "Champion Brewing Charlottesville об’єднався з сусідньою компанією, що займається машинним навчанням, Metis Machine, щоб зварити їх новий ML IPA - бачення комп’ютера щодо того, що по суті має бути ідеальним IPA".

Це було розроблено для дуже наукової діяльності, і Чемпіон був дуже виборчим щодо даних, які він використовував для вироблення рецепту суттєвого МПА. Вони підійшли до проекту так само, як і дослідник даних.

У статті цитується Хантер Сміт, власник Champion Brewing Company, який сказав: «Ми надали параметри, за якими оцінюються IPA на Великому американському фестивалі пива (SRM, ABV, IBU), і зіставили цей діапазон з 10 найбільш продаваними Результати отримали IPA на національному рівні, а також 10 найменш продаваних IPA у місцевому магазині та Metis ».

Він пишався тим, що першим застосував такий підхід до пивоваріння, керованого даними.

ШІ також вирішує проблеми виробництва пива

Хоча машинне навчання добре працює з даними, щоб передбачити, що покращить смак пива або, принаймні, зробить його більш привабливим для певного типу смаку, корисність не обмежується пивоварнею. Він також може бути використаний для вирішення проблем, що призводять до втрат продукту.

Як пояснюється у наведеному вище відео, Джо Фогельбахер та Ерік Фланіган, співзасновники пивоварні Sugar Creek у Шарлотті, штат Північна Кароліна, повинні були знайти спосіб вирішити проблему відходів, яка щомісяця призводить до збитків на десятки тисяч доларів.

Коли на склянці пива у вас піна, ви можете виявити, що у вас дещо менше, ніж повна пінта, але коли у вас є проблема з піною на виробництві, втрати можуть бути величезними. У випадку із Sugar Creek втрати, пов'язані з випуском піни, склали понад 30000 доларів на місяць.

Пивоварня Sugar Creek вирішила шукати високотехнологічне рішення, яке вони знайшли спільними зусиллями штучного інтелекту IBM та платформи IoT у поєднанні з датчиками IoT від Bosch. Рішення не призвело до втрат і кращої якості.

Як вони пояснили в AI та IoT Help Perfect the Brew у Sugar Creek Brewing Company, “технологія AI та IoT розповідає моїй команді про багато аспектів пива, які мають вирішальне значення для ефективного створення якісного продукту. Такі параметри, як час заповнення, температура, рН, сила тяжіння, тиск, карбонізація та рівень, надходять у хмару IoT для аналізу. Ці дані можуть інформувати про нові процеси або вдосконалювати існуючі, щоб забезпечити, щоб наше пиво відповідало високим очікуванням наших споживачів ".

До того, як вони впровадили технологічне рішення, «дисбаланс тиску та температури створював би піну та відходи пива», оскільки варка проходила «від резервуара до резервуару на нашому розливній лінії». Це призвело до невідповідності рівнів наповнення пляшок, що означало, що їм довелося видалити значну кількість пляшок з лінії, що становило велику кількість відходів.

"Дані, зібрані та проаналізовані за допомогою інтерфейсу IBM Watson / Bosch, виявили проблему, що спричиняє надмірне піноутворення в пляшці." Тільки це становило економію понад 10 000 доларів на місяць на витраченому продукті з пляшок, в яких не було потрібної кількості.

Але перевага не обмежується можливістю відразу помітити пляшку, яка неправильно наповнена, перш ніж вона продовжить рух по лінії. Зараз вони також «мають більш контрольовані, точні бродіння, що призводить до кращого смаку в пляшці».

Кращий смак - це те, що може оцінити кожен. Тож навіть ті, хто має проблеми із впливом ШІ на суспільство та виробництво, швидше за все, питимуть за ці вдосконалення у пивоварінні.


Перегляньте відео: НЕЙРОСЕТЬ своими руками за 10 минут на Python (Липень 2022).


Коментарі:

  1. Wokaihwokomas

    цікава стаття. Щиро дякую за це!

  2. Mazujar

    На мою думку, допускаються помилки. Спробуємо обговорити це. Напишіть мені в прем'єр -міністрі, говоріть.

  3. Madal

    Яка витончена фраза

  4. Waeringawicum

    Look, let's not waste any more time on this.



Напишіть повідомлення