Кофе от ИИ на твой вкус: разработан проект по предсказыванию вкуса кофе

Команда ученых из Сибирского федерального университета (СФУ) и ИТМО придумала способ электронной дегустации кофе. Они собрали специальный прибор потенциостат для измерения различных параметров кофейных зерен. Устройство собирает данные и определяет значение горечи, кислотности, сладости и качества кофе. Эта информация формирует базы данных, на основе которых — с помощью машинного обучения — происходит оценка качества кофе.

Авторы проекта рассказали Hi-Tech Mail.ru, почему решили заняться исследованием именно этого напитка. Кофе потребляют 64% россиян, это самый популярный и охватный напиток в стране. Например, чай занимает второе место — 54%, а лимонады и другие напитки вместе — 27%. При этом, по данным авторов проекта, за 20 лет импорт кофе в Россию вырос в 10 раз. Однако проблема потребления состоит в том, что за два десятилетия у жителей страны так и не сформировалась объективная оценка вкуса кофе. Часто из-за этого ожидания любителей этого напитка не соответствуют реальности. Тогда молодые ученые решили создать прибор для оценки качества кофейных зерен, ведь именно от этого зависит итоговый вкус напитка.

«Реализация проекта повысит общий уровень кофейной индустрии в России благодаря новому объективному методу контроля, а также поможет потребителям получать тот кофе, который им нравится», — говорится в презентации проекта.

Работа ученых СФУ и ИТМО победила в финале конкурса прорывных научных проектов Blue Sky Research 2023, темой которого было исследование искусственного интеллекта в агропромышленности и пищевых технологиях. Проект уже привлек первые инвестиции. Команда получила финансирование в размере 500 тысяч рублей от (СФУ) и направила в Федеральный институт промышленной собственности три патента: программы ЭВМ «Модель машинного обучения для определения качества кофе» и «Модель машинного обучения для определения вкусовых характеристик кофе», а также патент на изобретение «Способа оценки вкуса кофе зернового и кофе молотого».