Согласно исследованиям Датского технологического института (DTI) и германско-датского проекта Fraunhofer IPA искусственный интеллект (ИИ) может прогнозировать и улучшать вкус, качество или цену производимого кофе.
Ранее кофейные специалисты могли создавать смеси лишь путем подбора. Это было трудозатратно и требовало привлечения знаний о рынке кофе и потребителях.
Каждый компонент вкусового профиля кофе (кислинка, послевкусие, аромат) может иметь разную интенсивность по шкале от 1 до 10, и достичь оптимального баланса непросто. Еще одним фактором, который нужно брать в расчет, являются частые колебания цен. ИИ облегчает выполнение этих задач.
В рамках сотрудничества DTI и экспертов Fraunhofer IPA с датским производителем BKI были разработаны алгоритмы, оптимизирующие процесс обжарки кофе с учетом критериев вкуса, качества и стоимости.
С помощью нейронной сети DTI смоделировал проблему оптимизации: как добиться конкретного сочетания вкусовых характеристик кофе по определенной цене?
Эксперты IPA упростили структуру модели, чтобы она могла работать менее чем с десятью параметрами, не требуя огромного объема данных для обучения. Проблема оптимизации была разбита на две подзадачи:
1. Какова оптимальная смесь для конкретного вкусового профиля?
2. Какие зёрна подойдут лучше всего, в том числе по цене?
Упрощенная модель дает более предсказуемый результат, нежели нейросеть, что является ее плюсом. Сложнообъяснимый результат снижает доверие к ИИ, а также может стать юридическим препятствием.
Благодаря ИИ сотрудники BKI смогут уделять больше времени другим задачам. Также компания может экономить и больше не зависеть от условий импорта специальных сортов кофе из определенных регионов: теперь она способна получить необходимые вкусы на основе смесей, предлагаемых ИИ.
DTI предоставили местному кофейному производителю BKI приложение на основе ИИ. За свой проект партнеры получили награду Danish AI Award.
При содействии производственного кластера Дании, MADE, сотрудничество стало международным: немецкие исследователи Fraunhofer IPA были привлечены для аудита ИИ-приложения DTI. BKI внедрили правки IPA, в частности, новый способ обучения модели, что сделало ее более производительной.
Международный характер проекта обеспечил ему больший авторитет. Планируется внедрение модели в повседневную работу.