Пивной интеллект. Каковы возможности нейросетей в пивоварении

Хотя искусственный интеллект все глубже проникает во все сферы нашей жизни, его использование — почти всегда вопрос спорный. Однако время и прогресс не стоят на месте, и в будущем, скорее всего, применение ИИ найдется и в пивоварении. Profibeer задался вопросом — а что полезного нейросети могут делать уже сейчас? Какие задачи под силу AI-ассистентам, а какие с треском провалятся. Магистранты ВГУИТ (Воронежского университета инженерных технологий) рассказали о придуманной ими «пивной нейронке» AI-CODE BEER, которая анализирует предпочтения потребителей и составляет рецептуру на их основе. А пивовары поделились списком реальных бизнес-задач, решение которых оказалось под силу популярным нейросетям.

На что способна «пивная нейросеть»

Автор идеи — Даниил Кулигин, выпускник кафедры бродильных и сахаристых производств ВГУИТ. Даниил учится в магистратуре по направлению «Технологические машины и оборудование» и самостоятельно изучает программирование. Его напарник по исследованию Владислав Васечкин — магистрант направления «Прикладная информатика» Факультета управления и информатики в технологических системах. Он взял себя большую часть работы по обучению нейросети.

— Работа над AI-CODE BEER шла шесть месяцев. Чтобы обучить нейросеть генерировать рецепты, ей «скормили» сотни рецептур пива, а также нормативные показатели физико-химических свойств, вкуса и аромата, которые должны получиться на выходе. Обрабатывает она и визуальную информацию — в виде графиков и диаграмм, — говорит Даниил Кулигин.

Для того, чтобы сформировать у нейросети представление о вкусах потребителей, в дело пошли 50 маркетинговых исследований и аналитических отчетов с просторов интернета, а также опросник для клиентов торговой сети Winestyle. За один запрос возможности ИИ-сервиса позволяют проштудировать до 10 тысяч источников, или 120 млн знаков текста.

«Результат сильнее всего напоминал АРА»

ИИ вывел среднее арифметическое из предпочтений аудитории. Рецептом успеха  он счел мягкую воду, 90% светлого ячменного и 10% карамельного солода в засыпи, гранулированный хмель Cascade и Amarillo и элевые дрожжи Wyeast 1056.

Напиток, сваренный под руководством нейросети, назвали Search code ale.

— Получилась рецептура, близкая к APA. Да, мягкая вода, как традиционно считается, не подходит для «охмеленок». Но, в конце концов, это эксперимент. Мягкая вода, выбранная алгоритмом, сместила акцент с резкой горечи на чистоту и полноту аромата. Пиво получилось менее агрессивным, более округлым и питким.

Для дегустации «Search code ale» на базе университета собрали фокус-группу. Участникам давали попробовать его вместе с другими образцами похожего по стилистике пива.

— Удивительно, но 90% опрошенных выбрали наш образец в слепой дегустации, — говорит Даниил.

Как и любую нейросеть, AI-CODE BEER иногда «глючит», поэтому профессиональная оценка рецептуры со стороны технолога необходима. Так, перед контрольной варкой ИИ задал неверный объем промывной воды.

— Рецепт получился абсолютно рабочий, но нейросеть слегка ошиблась с количеством промывной воды, поскольку не учла мощность нашего варочника. Скорость выпаривания у нас была бы слишком высока. Кроме того, ИИ подобрал дрожжи, которые сложно найти в продаже. Все же это студенческий проект на базе университета. Поэтому наша задача была в подборе доступного аналога — Wyeast 1056 заменили на Safale S-04. Ну и хмель Amarillo мы заменили на более доступный нам Citra. Вывод — участие человека все-таки нужно. Тем не менее, это эффективный маркетинговый инструмент, которому под силу взять на себя миссию разработки новых сортов. Важно только обеспечить нейросеть качественной выборкой.

Также разработчики планируют просчитать экономическую выгоду от использования AI-CODE BEER.

Нейросеть можно интегрировать с другим инструментом пивоварни будущего — системой ERP. Она в реальном времени связывает воедино все цеха и отделы: от закупки солода до бухгалтерии. Отслеживает температуру и время на каждом этапе варки, регистрирует расход сырья и выход продукта, автоматически уменьшает остатки. ИИ способен взаимодействовать с ERP, запрашивая из системы действующие рецептуры, себестоимость ингредиентов, остатки на складах. Обработав эту информацию вместе с внешними трендами, нейросеть сгенерирует новую, оптимизированную рецептуру.

Функции hr и it-разработка

Опытные пивовары нашли собственное применение популярным нейросетям. Они рассказали, что именно делегируют ИИ. 

— Это различные hr-функции: подготовка профиля компании, описаний вакансий, а затем и оценка интервью соискателя, — рассказывает сооснователь пивоварни «4brewers» Игорь Максимов. — А еще  — ии мы делегируем анализ отзывов, категоризацию сортов конкурентов для анализа, этикетки, описания, тексты в базу знаний, резюме наших совещаний. Самое ценное — это, пожалуй, it-разработка. С помощью нейросетей наши сотрудники сами могут собирать мокапы интерфейсов,  которые им удобны, а разработчики очень быстро интегрируют их в существующие решения. Это дает большую экономию времени и денег. Процессы ускоряются в разы.

— У нас нейросеть занимается визуальной идентичностью — проверкой и корректировкой дизайнов этикеток на соответствие фирменному стилю, — говорит Даниил Смышляев, основатель Red Button. — Экономической оптимизацией: анализирует цены от различных поставщиков ингредиентов и упаковки и выбирает наиболее выгодные вариантов закупок для конкретных рецептур (например, паллеты банок или опт хмеля). Нейросеть проверяет, варили ли коллеги по цеху пиво с похожими вкусовыми сочетаниями и помогает со стратегическим планированием — рекомендует сезонные сорта, в том числе на основе анализа наиболее успешных релизов прошлого года.

— Мы используем нейросеть, чтобы просчитать параметры водоподготовки. А именно — сколько нужно добавить конкретных солей в соответствии с требованиями стиля. Для этого я задаю необходимое мне итоговое количество минералов в PPM, объем воды и прошу определить, в какой концентрации добавлять соли, — делится владелец еще одной кварфтовой пивоварни.

«Живого консультанта в продажах ИИ не заменит»

Автор блога «Покупатель пива» считает, что на пивном производстве ИИ может быть полезен для решения отдельных задач, но заменить консультанта в продажах сможет не скоро:

— Я не верю в ИИ-пивных консультантов, по аналогии с внедряемыми сейчас винными. Если с рисованием этикеток и генерацией описаний продукта нейросети вполне успешно справляются, то все попытки внедрить полноценного ИИ-консультанта пока далеки от реальности. Максимум — простейшая елка выявления потребностей в духе: светлое или темное, фильтрованное или нефильтрованное. И итог — возьмите это из нашего ассортимента. А чего еще ожидать от, по сути, компилятора биг даты? Ответ может получиться совсем нерелевантным, ведь российский сегмент интернет содержит много недостоверной информации о пиве и откровенных мифов.

Кроме того, любому покупателю в магазине  хочется видеть живого человека, который помнит, полторашку какого именно пива налить и какую закуску подать. А в идеале — еще и может пообщаться.

Еще из негативного — у ИИ отсутствует понимание психологии запросов потребителей, сформулированных абсурдно: например, «мне крепкое до 5%», «мне плотное, но легкое». А ведь в продажах приходится работать и с такими вопросами. Научить этому ИИ почти невозможно.

Яна Таранова