Российский электронный дегустатор определит вкусовые качества кофе по химическому составу

Российский электронный дегустатор определит вкусовые качества кофе по химическому составу

Исследователи из Сибирского федерального университета и Университета ИТМО (ранее ЛИТМО, Ленинградский институт точной механики и оптики) разработали систему оценки вкуса и качества кофе на основе машинного обучения. Теперь дегустация больше не требуется. Учёные из Сибирского федерального университета (СФУ) и ИТМО создали электронную систему анализа кофе. Они сконструировали специальный прибор — потенциостат, который измеряет параметры кофейных зёрен. Устройство собирает данные и определяет значения горечи, кислотности, сладости и качества кофе. Эти данные формируют базу, на основе которой с помощью машинного обучения оценивается качество кофе.

Исследователи объяснили, почему они выбрали этот напиток для изучения. Кофе пьют 64% россиян, он самый популярный и распространённый напиток в стране. Например, чай занимает второе место — 54%, а лимонады и другие напитки — 27%. Однако, по данным исследователей, за последние 20 лет импорт кофе в Россию увеличился в 10 раз. Проблема заключается в том, что за два десятилетия у жителей страны не сформировалось объективной оценки вкуса кофе. Из-за этого ожидания любителей кофе не соответствуют действительности. Поэтому учёные решили разработать прибор для оценки качества зёрен, ведь именно от этого зависит вкус напитка.

Реализация проекта повысит уровень кофейной индустрии в России благодаря новому объективному методу контроля и позволит потребителям наслаждаться кофе, который им нравится, говорится в презентации проекта. Работа учёных СФУ и ИТМО стала победителем конкурса прорывных научных проектов Blue Sky Research 2023, посвящённого исследованию искусственного интеллекта в агропромышленном комплексе и пищевой промышленности. Проект уже получил первые инвестиции. Команда получила финансирование в размере 500 тысяч рублей от СФУ и подала три патента в Федеральный институт промышленной собственности: программу ЭВМ «Модель машинного обучения для определения качества кофе», «Модель машинного обучения для определения вкусовых характеристик кофе» и патент на изобретение «Способа оценки вкуса зернового и молотого кофе».