隨著 AI 技術越來越進步，越來越平民化，可以應用的地方也越來越多，只要你有創意，任何地方都可以用 AI 幫你研發或賺錢，例如密西根大學的研究團隊想知道口腔益生菌需要哪些氨基酸，以便促進它們的生長，於是開發了一個人工智慧系統 BacterAI，用來預測益生菌喜歡什麼口味。
既然都可以用 AI 預設哪種口味比較瘦益生菌歡迎了，也可以用來預測人類的吧？例如哪種啤酒比較受歡迎？
比利時的啤酒研究中心
比利時的 KU Leuven (Katholieke Universiteit Leuven) 是世界前百大大學之一，除了大學本身外，還有好幾個研究中心，其中一個是專門研究啤酒的
Leuven Institute for Beer Research (LIBR)，除了有釀造啤酒的設備外，也有提供各種釀造啤酒的課程，以及釀造諮詢的服務。除此之外，他們也和 VIB 合作成立一個 VIB-KU Leuven Center for Microbiology，這個中心比較偏重研發，以及把學術界研發出來的東西商業化。這個中心裡面主要有五個實驗室，其中的一間實驗室
Verstrepen Lab，主要是研究啤酒酵母 Saccharomyces cerevisiae。
分析啤酒的風味
實驗室主持人 Kevin J. Verstrepen 和其研究團隊近期有一篇發表在 Nature Communications 的研究，是利用 AI 來預測啤酒裡的什麼分子會讓啤酒更好喝、更受歡迎。
研究團隊找了市面上賣的 250 種比利時啤酒，依它們的風味分成 22 種，包括了拉格(Lager)/Pils、Porter/Stout、Hoppy、Brown、Christmas (聖誕節特殊風味) 和 Strong Ale 等等，以及八種低酒精或無酒精啤酒(ABV ≤ 4.2%)，其中 Blonds 和 Tripels 風味的啤酒佔大多數，分別為 12.4% and 11.2%，反映了他們在比利時市場的市佔率。他們分析了啤酒裡的化學成分。每啤酒都測量其 266 種化學性質，包括酒精濃度、酸鹼值、糖的濃度，以及超過 200 種啤酒風味的化學物質。
是什麼讓啤酒有不同的風味？
他們發現有超過三成(37.2%)的化學物質是由啤酒花而來的 terpenoids，主要為草本和果香的味道。第二多的是酵母代謝物，包括甘油(glycerol)、酯類(esters)和酒精，為果香。其餘的則為麥芽衍生物，或是其他非 Saccharomyces 的酵母或微生物。另外，如果化學物質來源是相同的話，它們的濃度也會呈正相關，例如 citronellol 和 alpha-terpineol 皆為來自啤酒花的香氣，彼此之間的相關性強度為中等，但和啤酒花的苦味分子 iso-alpha acids 則沒有相關性，也就是說釀酒者可以透過加入啤酒花的時間來調整其香氣和苦味，早加的話苦味較多香氣較少，因為香氣揮發掉了，晚加的話則苦味較少，但保留較多的香氣。
除此之外，不同風味的啤酒都有其獨特的風味化學分子組合，除了所有風味的啤酒都帶有發酵本身會產生的甘油、乙醇(ethanol)和酯類外，酸啤酒的酸來自乳酸和醋酸，是因為是用醋酸菌或乳酸菌釀造的，例如 West Flanders (愛爾啤酒) 和 Fruit。啤酒花釀的啤酒，其苦味則帶有柑橘類和熱帶水果的香氣，釀造者可透過啤酒花的選擇來調節苦味和香氣，通常也含有較少的乳酸(lactic acids)和醋酸(acetic acids)。酒精濃度較低或無酒精的啤酒，其甘油和酯類物質較少。
利用 AI 找出受歡迎的啤酒風味
他們同時也對超過 18 萬個客人評價進行感官分析，然後將這些化學成分與甜味、酸度和口感等感官方面相連，餵給 AI 模型進行訓練，再用模型預測哪些成分最後歡迎，把這些成分添加在原本的啤酒裡讓品酒師盲測，結果都覺得調味過的啤酒比原來的更濃郁、更好喝。
經過評比之後，發現的幾個讓啤酒更好喝的要素：
- 乙酸乙酯(Ethyl acetate): 最關鍵因素，為啤酒帶來果香味和酒精味，但濃度影響很大，太濃可能反而不討喜。
- 乙醇(Ethanol): 第二重要因素，會影響啤酒風味和其他揮發物質帶給人的感受。
- 蛋白濃度：影響口感和啤酒整體風味，讓啤酒更濃郁，增加啤酒喜愛度。
- 乳酸(Lactic acid): 酸啤酒的酸味來源，喜愛度滿高的。
- Methanethiol & ethyl phenyl acetate: 對啤酒的風味意外的重要，雖然濃度高可能讓啤酒有種陳年的味道。
AI 技術在啤酒釀造領域的應用，為啤酒產業的發展帶來了新的機遇。未來，AI 將在啤酒釀造中發揮更加重要的作用，也許大家將來可以調出自己喜歡的啤酒風味，或是請 AI 配出你想要的啤酒風味。
Articles:
Science | Can brewers use AI to make better beer?
Reference:
M Schreurs, S Piampongsant, M Roncoroni et al. Predicting and improving complex beer flavor through machine learning. Nat Commun (2024) DOI:
10.1038/s41467-024-46346-0
