{"id":6141,"date":"2021-04-12T07:05:21","date_gmt":"2021-04-12T05:05:21","guid":{"rendered":"http:\/\/www.bierversuche.ch\/blog\/?p=6141"},"modified":"2021-04-13T06:34:00","modified_gmt":"2021-04-13T04:34:00","slug":"digitale-transformation-trifft-auf-craftbeer-bierrezept-von-kuenstlicher-intelligenz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bierversuche.ch\/blog\/2021\/04\/digitale-transformation-trifft-auf-craftbeer-bierrezept-von-kuenstlicher-intelligenz\/","title":{"rendered":"Digitale Transformation trifft auf Craftbeer: Bierrezept von K\u00fcnstlicher Intelligenz"},"content":{"rendered":"\n

Mikkeller hat in unserem Interview gesagt, dass auch ein Roboter ein Bier brauen kann<\/a> (was eine Mini-Kontroverse hervorgerufen hat, z.B. hier<\/a>). Doch, kann ein Roboter, im Sinne eins k\u00fcnstlichen Wesens mit k\u00fcnstlicher Intelligenz, auch ein Rezept entwerfen? Die Hochschule Luzern, Jaywalker Digital und MN Brew wollten es herausfinden. Und wir auch.<\/p>\n\n\n\n

Unter den wertvollsten Unternehmen der Welt sind Unternehmen, die Geld mit oder mehr Geld wegen Daten machen. Daten l\u00fcgen nicht und Daten sind besser als Intuition. Und Daten sind \u00fcberall: Nicht nur Fotos, Shares, Likes und Posts sind Daten, auch Dialoge von Fernsehsendungen sind Daten. Letztere kann man zum Beispiel dazu verwenden, dass eine k\u00fcnstliche Intelligenz (oder Artificial Intelligence, AI) neue Dialoge f\u00fcr neue Folgen schreiben zu lassen. Die AI wird die h\u00e4ufigsten Worte und Wortkombinationen herausfinden und verwenden. Die Resultate sind aktuell noch Bl\u00f6dsinn, aber irgendwann werden die Resultate gut oder gut genug sein.<\/p>\n\n\n\n

Bierrezepte sind Daten<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Auch Bierrezepte sind Daten, die man auswerten kann und mit denen man neue Rezepte erstellen kann: Kombinationen k\u00f6nnen analysiert werden und basierend darauf ein eigenes Rezept entwickelt werden. Das hat IntelligentX<\/a> schon einmal gemacht und auch an der Hochschule Luzern (HSLU<\/a>) findet sich ein Projekt, bei dem K\u00fcnstliche Intelligenz ein Bierrezept geschrieben hat. Dieses Rezept wurde dann von den MN Brew<\/a> in Emmen gebraut und das Resultat ist solide.<\/p>\n\n\n\n

Doch zuerst zum Prozess, der hier<\/a> ausf\u00fchrlich <\/a>beschrieben wird. Bei Projekt von Marc Bravin (Algorithmic Business Research Lab der Hochschule Luzern) und Kevin Kuhn (Jaywalker Digital<\/a>) werden Biersorte, Malz, Hopfen, Dryhopping, Kochzeit und \u00abzus\u00e4tzliche Zutaten\u00bb als Parameter ber\u00fccksichtigt.<\/p>\n\n\n\n

Zuerst musste das Programm lernen, welche Arten von Malz und Hopfen kombinierbar sind. Nur so konnte sie ein Rezept f\u00fcr ein Bier generieren, das braubar ist und gut schmeckt. Daf\u00fcr wurden 157’633 Bierrezepte analysiert und 315 Malz und 1\u2019648 Hopfensorten als Rohstoffe identifiziert. Marc Bravin erkl\u00e4rt: \u00abDas neuronale Netzwerk, welches wir f\u00fcr unsere \u00abBrauer AI\u00bb<\/a> trainiert haben, hat seinen Ursprung in der Verarbeitung von Text. Es ist ein sogenanntes Transformer<\/a>-Netzwerk. Solche Netzwerke k\u00f6nnen sich punktgenau an bereits generierte Sequenzen, in unserem Fall Rezept-Zutaten, erinnern.\u00bb So konnte die Artificial Intelligence Muster erkenne, welche sich in Bierrezepten wiederholen und schlussendlich verfasste die AI ein Rezept.<\/p>\n\n\n\n

315 Malz und 1\u2019648 Hopfensorten? So viele Hopfensorten gibt es doch gar nicht. Adrian Minnig von MN Brew erkl\u00e4rt: \u201cDer Algorithmus hat gleiche Hopfensorten mit z.B. verschiedenen Alphawerten, Schreibfehlern in den analysierten Rezepten, usw. als neue Sorte erkannt, wenn diese im Text zu finden waren. Beim Malz war ausserdem auch mit Verpackungseinheiten und Herstellernamen eine Herausforderung.\u201d Sie h\u00e4tten die Entwickler darauf hingewiesen, weshalb in einem Entwicklungsschritt die Hopfen welche sich innerhalb einer Alphawert-Bandbreite befinden, gruppiert wurden.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Spannende intellektuelle \u00dcbung<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Das Modell der HSLU ist eine lustige, sicherlich interessante aber vor allem intellektuelle \u00dcbung, die insbesondere oder ausschliesslich in theoretischer Hinsicht spannend ist. Dabei ist weder der Ansatz noch die Idee eines optimierten Bierrezeptes falsch. Nein, dieser ist spannend und die Weiterverfolgung wird sicherlich interessante Resultate bereitstellen. Vielmehr werden hier \u2013 vermutlich um die Komplexit\u00e4t zu reduzieren \u2013 auf Bierrezept-relevante Paramater ausgelassen: Kein Bierrezept ohne Hefe ist komplett. Die Temperaturf\u00fchrung w\u00e4hrend dem Brauen und w\u00e4hrend dem G\u00e4ren wird dar\u00fcber entscheiden, ob ein Bier schlecht oder grossartig ist. Ein (unvollst\u00e4ndiges) Rezept alleine macht noch kein gutes Bier.<\/p>\n\n\n\n

Hierzu meint Brauer Adrian <\/a>\u00abZiel des Projektes war es, herauszufinden ob ein Computer es schafft, dem Brauer neue Inputs zu liefern. Es war von Anfang an out of scope, dass der Generator alles macht \u2013 also auch die G\u00e4rf\u00fchrung ber\u00fccksichtigt. Stattdessen wollten wir Brauern, wohl vor allem aus dem Hobbybereich, eine M\u00f6glichkeit der Ideenfindung bereitstellen. Also nicht eine Maschine zu bauen, welche den Brauer und sein Wissen ersetzen soll.\u00bb<\/p>\n\n\n\n

Rezept bereits die am besten gel\u00f6ste Herausforderung<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Verst\u00e4ndlich. Doch, wir haben noch nie einen Brauer getroffen, der verzweifelt Rezepte brauchte oder \u00fcber zu wenig Rezepte geklagt hat. Wenn \u00fcberhaupt ist der Aspekt Rezept eine der am besten gel\u00f6sten Herausforderungen beim Brauprozess. Und AI kann den Anspruch nicht erf\u00fcllen, das allerbeste Rezept zu entwickeln, sondern wohl lediglich ein optimiertes Rezept. Dieses entspricht dann wohl dem kleinsten gemeinsamen Nenner\u2013 ausser es gibt einen Feedback-Loop, bei dem Rezepte mit einer Bewertung verkn\u00fcpft werden und somit Rohstoff-Kombinationen evaluiert werden (etwas das IntelligentX<\/a> bereits tut). Angesichts vieler untauglicher Bierrezepte da draussen, stellt sich die Frage ob alle 157’633 Rezepte eine gute Datenquelle waren.<\/p>\n\n\n\n

Wir wollten aber nat\u00fcrlich wissen wie das Bier schlussendlich schmeckt. Adrian hat uns dankenswerterweise ein paar Flaschen besorgt und: Das Bier hat eine sch\u00f6ne, klare Farbe. Zum Trinken ist es ganz angenehm, wenn auch leicht sauer und irgendwo zwischen mineralisch und metallisch. Spritzig bis zu gut karbonisiert und es ist nichts zu erkennen, was die AI verbockt oder besonders gut gemacht hat. Was f\u00fcr den Anfang als Erfolg gewertet werden kann.<\/p>\n\n\n\n

Das klingt jetzt alles sehr negativ und so ist\u2019s gar nicht wirklich gemeint. Es w\u00fcrde uns nicht \u00fcberraschen, wenn die AI in Zukunft f\u00fcr die Optimierung von Rezepten verwendet wird \u2013 dann aber wohl eher von Grossbrauereien und nicht von Craft-Brauereien. Die Arbeit der HSLU und Jaywalker Digital ist eine spannende Sache und alle Beteiligten haben sicherlich viel gelernt. Das hier gewonnene Wissen kann m\u00f6glicherweise auch auf andere Felder adaptiert werden. Und es w\u00e4re wirklich sehr spannend ein in aller Hinsicht und aller Parameter optimiertes Bier zu probieren.<\/p>\n\n\n\n

Darum stossen wir gerne auf die Fortsetzung dieses Projektes an.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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