Этилацетат оказался самым важным компонентом бельгийского пива

Бельгийские ученые проанализировали химический состав и органолептические показатели 250 марок бельгийского пива и на основе этого массива данных построили несколько моделей с помощью алгоритмов машинного обучения. По результатам работы, опубликованной в журнале Nature Communications, оказалось, что этилацетат оказался наиболее важным компонентом смеси для вкуса и запаха пива.

Алгоритмы машинного обучения применяются уже во всех областях деятельности человека: и для генерации реалистичного видео, и для поиска кратеров на Марсе, и для ускорения решения задачи трех тел. Они помогают обнаружить скрытые зависимости там, где человек не в состоянии справиться с большим объемом данных или заметить лишь небольшое отклонение. Например, в медицине точность алгоритмов сравнилась с человеческой при анализе электроэнцефалограмм и даже превысила ее при анализе эхокардиограмм. В субъективных системах нейросети так же хороши — например нейросеть от Google научили предсказывать запах молекулы по ее структуре.

Научить алгоритм ценить бельгийское пиво решила группа ученых под руководством Кевина Верстрепена (Kevin J. Verstrepen) из Лёвенского католического университета. Для этого они закупили в местных магазинах 250 марок бельгийского пива и проанализировали их химический состав и свойства, включающие в себя содержание спирта, изо-альфа-кислот, показатель кислотности, концентрацию сахара и более 200 ароматных компонентов. Ароматные компоненты включали в себя хмелевые терпеноиды, которые ответственны за травяные и фруктовые ароматы, дрожжевые метаболиты, содержащие спирт и эфиры, а также солодовые производные и продукты недрожжевых бактерий. Ученые определяли содержание компонентов с помощью газофазной хроматографии, масс-спектрометрии, ферментным анализом и инфракрасной спектроскопии в ближней области.

В качестве старта исследователи сравнили между собой содержание химических компонентов. Например, авторы заметили, что содержание цитронеллола (ароматического компонента хмеля) и альфа-терпинеола коррелирует между собой, в то время как с горькими компонентами хмеля изо-альфа-кислотами не коррелирует совсем. Это указывает на то, что пивовары могут независимо контролировать оба параметра (хмельной аромат и хмельную горечь) с помощью различных сортов хмеля или при различном времени выдержки. Если поместить хмель рано, то летучие ароматические компоненты улетучатся, в то время как горькие составляющие будут экстрагироваться в сусло. При этом изо-альфа-кислоты значительно снижают количество молочной и уксусной кислот, так как изо-альфа-кислоты ингибируют размножение молочнокислых и уксуснокислых бактерий. Вдобавок к этому ученые обнаружили, что дрожжевые эфиры (этилацетат, этилкапрат, этилкапронат и этилкаприлат) положительно коррелируют со спиртами (этанол, изоамиловый спирт, изобутанол, глицерин).

Для определения органолептических качеств сортов пива ученые составили 50 признаков, включавших в себя ароматы и вкус хмеля, солода и дрожжей, привкусов и специй по семибальной шкале. Сходимость оценки проверялась 12 образцами пива в разных оценочных сессиях. Для оценки пива были отобраны наиболее чувствительные и уверенные 16 человек из 30 добровольцев. В ходе нескольких сессий испытатели дегустировали от 5 до 12 сортов пива и записывали свои ощущения. Как и химический анализ, дегустация отделила саур по кислотности, хмельные сорта по горечи и цитрусовые нотки, тогда как стаут и крепкий эль по солодовому вкусу. Безалкогольное пиво при этом оказалось промежуточным вариантом между ними. Для дополнительной оценки качества пива исследователи собрали 180 тысяч отзывов о пиве через платформу RateBeer — тут параметров было меньше, но они отражали наиболее важные особенности напитков: внешний вид, аромат, вкус и общая характеристика пива. Оценки общей характеристики положительно коррелируют со стоимостью, тогда как при слепом тестировании панельной группы корреляции не наблюдалось.

После сбора данных и качественного анализа особенностей ученые принялись обучать модели: три модели линейной регрессии, пять моделей дерева решений, одну модель регрессии опорных векторов и одну модель искусственной нейронной сети. Оказалось, что все модели предсказывают результаты онлайн-опроса лучше, чем результаты панельной дегустации. Авторы объясняют это тем, что смещение онлайн-опроса усредняется посредством достаточно большого числа дегустаторов. Линейные модели показали себя хуже всего из-за переобучения вследствие малого числа образцов и большого числа параметров, тогда как модели дерева решений показали себя лучше всего. Для онлайн-опроса наилучшим предсказанием обладает метод градиентного бустинга с R² фактором доходящим до 0.75.

Для этого алгоритма градиентного бустинга был проведен анализ наиболее важных компонентов. Ими оказались этилацетат (22 процента), этанол (7 процентов), этилкаприлат (5 процентов), этилфенилацетат (5 процентов) и молочная кислота (4 процента). Остальные компоненты вносили вклад около одного процента и меньше. При этом важность концентрации этанола оказалось большой из-за слабой оценки безалкогольного пива. Более того, при пристальном рассмотрении обнаружилось насыщение оценки пива при росте концентрации компонента — это один из ограничивающих факторов исследования, так как значения этилацетата в пиве довольно маленькое, а сильное увеличение приведет к аромату жидкости для снятия лака.

В качестве подтверждения своей гипотезы про важность этилацетата ученые провели эксперимент с пивом сорта блонд. Они добавили наиболее важные компоненты, согласно модели, при нормировании на этанол по группе блондов. Пиво с добавками получилось значительно более привлекательным для дегустаторов. Чтобы проверить влияние чистого этанола, эксперимент с теми же концентрациями остальных веществ был проведен на безалкогольном пиве — добавки значительно улучшили его общую оценку, а также эфирный запах, калорийность и сладкий вкус. Таким образом, авторы показали, что можно улучшить безалкогольное пиво путем добавления этилацетата и молочной кислоты — это сделает его более похожим на алкогольный напиток, но будет немного полезнее.

Все новое — хорошо забытое старое. Пока бельгийские ученые пытаются разработать новые сорта безалкогольного пива, эквадорский биотехнолог воспроизвел рецепт францисканского пива XVI века.