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06.05.2025
Buchtipp: Zukunftsküche
Nachhaltigkeit als Erfolgsrezept für die Gastronomie. Mit Leseproben
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Die Wahrnehmung und Wertschätzung des Lebensmittelgeschmacks hängt von vielen interagierenden chemischen Verbindungen und externen Faktoren ab und ist daher schwer zu verstehen und vorherzusagen. Mit Unterstützung künstlicher Intelligenz wollen Forschende neue, Verbraucher begeisternde Biere schaffen. Ein Forscherteam von der Katholischen Universität Löwen in Belgien erklärt: «Bisher ist es nur begrenzt möglich, über Verbrauchertests herauszufinden, welche alkoholischen und alkoholfreien Geschmacksrichtungen vom Markt gut angenommen werden. Eine neue Methode, basierend auf künstlicher Intelligenz KI kann nun spezifische Verbraucherwünsche effizienter und kostengünstiger erfüllen».
Es sei generell komplex, vorherzusagen, welche neuen Lebensmittelaromen Verbraucher mögen, erklären die Forschenden um Kevin Verstrepen. Dies liege vor allem daran, dass es eine immense Zahl geschmacksaktiver Chemikalien in Lebensmitteln gebe. Zudem gebe es Wechselwirkungen und komplexe verstärkende oder mindernde Effekte bei der Geschmackswahrnehmung. Süsse und Bitterkeit zum Beispiel maskierten sich gegenseitig. Gängig sei der Einsatz geschulter Degustatoren, was aber hohe Kosten verursache.
Die Wissenschafter erfassten nun über 200 chemische Eigenschaften von 250 belgischen Bieren, die zu 22 verschiedenen Bierstilen wie Blond, Tripel und Lager gehören. Diese wurden mit beschreibenden sensorischen Profildaten eines geschulten Verkostungsgremiums aus 16 Menschen etwa zu Hopfen-, Malz- und Hefearomen, Nebengerüchen und Gewürzen sowie Daten von mehr als 180'000 Verbraucherbewertungen aus einer Online-Bierbewertungsdatenbank verknüpft.
Mit dem entstandenen Datensatz wurden zehn maschinelle Lernmodelle trainiert und getestet, die dann Geschmack und Wertschätzung von Verbrauchern vorhersagten. Die Wirksamkeit des leistungsstärksten KI-Ansatzes wurde erprobt, indem Vorhersagen zur Modifizierung eines alkoholischen sowie eines alkoholfreien kommerziellen Biers umgesetzt wurden. In Verkostungen hätten die KI-Biere eine bessere Gesamtbewertung der Tester erhalten.
So ist das belgische Team überzeugt, dass KI eine Grundlage für die Entwicklung neuartiger, massgeschneiderter Lebensmittel mit als hervorragend empfundenen Geschmacksrichtungen sein kann. Womöglich lasse sich damit die übliche Bewertung neuer Rezepturen durch geschulte Verkoster ergänzen oder ersetzen, die teuer und zeitaufwendig sei und variierende Ergebnisse liefern könne.
Auch ein Forschungsteam aus Luzern nahm sich bereits KI zu Hilfe, um an neuen Biersorten herumzutüfteln. Aus dem Projekt hervorgegangen ist «Deeper», das schweizweit erste KI-Bier. Es handelte sich dabei um ein hopfenlastiges India Pale Ale mit Zitrusnote, das von der Mikrobrauerei MN-Brew hergestellt wurde. Die Rezeptvorschläge der künstlichen Intelligenz basierten auf einer Datenbank mit 157'000 internationalen Bierrezepten. Darin suchte die KI nach Mustern und leitete so ihre eigenen Kreationen ab. (dpa / Fachjournal «Nature Communications, www.nature.com)
(gb)
NEWS: Mit KI entwickelte Biere schneiden besser ab
Die Wahrnehmung und Wertschätzung des Lebensmittelgeschmacks hängt von vielen interagierenden chemischen Verbindungen und externen Faktoren ab und ist daher schwer zu verstehen und vorherzusagen. Mit Unterstützung künstlicher Intelligenz wollen Forschende neue, Verbraucher begeisternde Biere schaffen. Ein Forscherteam von der Katholischen Universität Löwen in Belgien erklärt: «Bisher ist es nur begrenzt möglich, über Verbrauchertests herauszufinden, welche alkoholischen und alkoholfreien Geschmacksrichtungen vom Markt gut angenommen werden. Eine neue Methode, basierend auf künstlicher Intelligenz KI kann nun spezifische Verbraucherwünsche effizienter und kostengünstiger erfüllen».
Es sei generell komplex, vorherzusagen, welche neuen Lebensmittelaromen Verbraucher mögen, erklären die Forschenden um Kevin Verstrepen. Dies liege vor allem daran, dass es eine immense Zahl geschmacksaktiver Chemikalien in Lebensmitteln gebe. Zudem gebe es Wechselwirkungen und komplexe verstärkende oder mindernde Effekte bei der Geschmackswahrnehmung. Süsse und Bitterkeit zum Beispiel maskierten sich gegenseitig. Gängig sei der Einsatz geschulter Degustatoren, was aber hohe Kosten verursache.
Die Wissenschafter erfassten nun über 200 chemische Eigenschaften von 250 belgischen Bieren, die zu 22 verschiedenen Bierstilen wie Blond, Tripel und Lager gehören. Diese wurden mit beschreibenden sensorischen Profildaten eines geschulten Verkostungsgremiums aus 16 Menschen etwa zu Hopfen-, Malz- und Hefearomen, Nebengerüchen und Gewürzen sowie Daten von mehr als 180'000 Verbraucherbewertungen aus einer Online-Bierbewertungsdatenbank verknüpft.
Mit dem entstandenen Datensatz wurden zehn maschinelle Lernmodelle trainiert und getestet, die dann Geschmack und Wertschätzung von Verbrauchern vorhersagten. Die Wirksamkeit des leistungsstärksten KI-Ansatzes wurde erprobt, indem Vorhersagen zur Modifizierung eines alkoholischen sowie eines alkoholfreien kommerziellen Biers umgesetzt wurden. In Verkostungen hätten die KI-Biere eine bessere Gesamtbewertung der Tester erhalten.
So ist das belgische Team überzeugt, dass KI eine Grundlage für die Entwicklung neuartiger, massgeschneiderter Lebensmittel mit als hervorragend empfundenen Geschmacksrichtungen sein kann. Womöglich lasse sich damit die übliche Bewertung neuer Rezepturen durch geschulte Verkoster ergänzen oder ersetzen, die teuer und zeitaufwendig sei und variierende Ergebnisse liefern könne.
Auch ein Forschungsteam aus Luzern nahm sich bereits KI zu Hilfe, um an neuen Biersorten herumzutüfteln. Aus dem Projekt hervorgegangen ist «Deeper», das schweizweit erste KI-Bier. Es handelte sich dabei um ein hopfenlastiges India Pale Ale mit Zitrusnote, das von der Mikrobrauerei MN-Brew hergestellt wurde. Die Rezeptvorschläge der künstlichen Intelligenz basierten auf einer Datenbank mit 157'000 internationalen Bierrezepten. Darin suchte die KI nach Mustern und leitete so ihre eigenen Kreationen ab. (dpa / Fachjournal «Nature Communications, www.nature.com)
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