Das Zeitalter, in dem KI den "Geschmack" von Bier gestaltet: Kirins eigene KI entdeckt Inhaltsstoffe und schlägt Geschmacksrichtungen vor

1. Was passiert? – Einsatz von KI zur „Geschmacksentwicklung“

Kirin Holdings setzt seine selbst entwickelte KI umfassend in der Bierherstellung ein und strebt danach, einen Zustand zu erreichen, in dem die KI vorschlagen kann, „welche Bestandteile wie verändert werden sollten“, um den gewünschten Geschmack zu erzielen. Okinawa Times + Plus+1

Der Schwerpunkt liegt weniger darauf, dass die KI „Rezepte automatisch generiert“, sondern darauf, die Faktoren, die den Geschmack ausmachen, zu analysieren und Verbesserungspotenziale zu identifizieren.

Traditionell war es bei der Biergeschmacksgestaltung schwierig, die gemessenen Werte der Inhaltsstoffe mit dem Eindruck beim Trinken zu verknüpfen, selbst wenn Analysegeräte verwendet wurden. Letztendlich war es oft die Erfahrung der Entwickler und das wiederholte Testen, das den Ausschlag gab. Okinawa Times + Plus+1

Kirin geht dieses „letzte Hindernis“ mit Daten und KI an.

2. Was ist die einzigartige KI „FJWLA (Fujiwara)“?

Im Mittelpunkt steht die einzigartige KI „FJWLA (Fujiwara)“.

Sie wurde auf Basis der von Kirin gesammelten Inhaltsstoffdaten und den Ergebnissen von **Verbraucherumfragen (ca. 20 Jahre)** entwickelt. Okinawa Times + Plus+1

Durch diese KI wurde es möglich,

• welche Bestandteile

• wie

• zum Geschmack (Bewertungen wie Bitterkeit, Fülle, Aroma) beitragen
  , zu quantifizieren, wie berichtet wird. Okinawa Times + Plus+1

Zudem wird berichtet, dass die KI in Fällen, in denen bei der Entwicklung neuer Produkte „Bitterkeit ein Problem darstellt“, Optionen für verbessernde Bestandteile aufzeigt und bei tatsächlichen Vergleichsverkostungen die Nutzung der KI besser bewertet wurde (basierend auf Berichten). Shimotsuke Shimbun Digital

Die Ergebnisse sollen ab März 2026 schrittweise in den verkauften Bieren umgesetzt werden. Okinawa Times + Plus+1

3. Warum ist der „Geschmack“ von Bier so schwer zu fassen?

Bier wird zu einem komplexen Gemisch chemischer Bestandteile durch die Wechselwirkungen der Rohstoffe (Malz, Hopfen, Wasser), der Hefe und der Prozessbedingungen (Temperatur, Zeit, Sauerstoff, Reifung usw.).

Zum Beispiel ist bekannt, dass die Bitterkeit hauptsächlich durch Iso-α-Säuren verursacht wird, die durch Isomerisierung der aus Hopfen stammenden α-Säuren beim Kochen entstehen. Iso-α-Säuren. PMC+1

Auch beim Aroma beeinflussen Ester und höhere Alkohole, die von Hefe und Hopfen produziert werden, den fruchtigen/blumigen Eindruck. Ester und höhere Alkohole. PMC+1

Das Problem ist, dass

• wenn sich Bestandteil A erhöht, es besser wird, aber wenn Bestandteil B gleichzeitig hoch ist, es schlechter wird

• ein Bestandteil wirkt sich auf das „Aroma“ aus, hat aber einen negativen Effekt auf den „Nachgeschmack“

• die Wahrnehmung desselben Bestandteils sich durch die Trinktemperatur oder den Kohlensäuregehalt ändert
  , was ein „Kombinationsproblem“ darstellt.

Das bedeutet, dass es schwierig ist, durch einfaches Addieren oder Subtrahieren zu bestimmen, „was erhöht oder verringert werden sollte“, um den gewünschten Eindruck zu erzielen.

4. Was „schlägt“ FJWLA vor? – Vorstellung der Einsatzmöglichkeiten

Laut Berichterstattung übernimmt FJWLA folgende Rollen: Okinawa Times + Plus+1

4-1. Sprachliche Formulierung von Herausforderungen: Übersetzung sensorischer Bewertungen in „Inhaltsstoffprobleme“

In der Entwicklungspraxis tritt häufig das Problem auf, wie man „zu viel Bitterkeit“, „zu wenig Fülle“ oder „schwaches Aroma“ in Gestaltungsvariablen umsetzt.
„zu viel Bitterkeit“
„zu wenig Fülle“
„schwaches Aroma“
.

FJWLA bietet, ausgehend von diesen Eindrücken, Vorschläge für „wichtige Bestandteile“ und „ausgewogene Anpassungen“ und schafft so eine Grundlage für Diskussionen.

4-2. Vorschläge für Maßnahmen: Verkürzung des Prototypen-Dschungels

Schon eine zusätzliche Hypothese, „hier könnte eine Änderung gut sein“, kann die Anzahl der Prototypen und die Vergleichsgestaltung verändern.

Die Berichterstattung, dass die KI Optionen für verbessernde Bestandteile aufzeigt, zielt genau darauf ab, den Suchraum für Prototypen zu verkleinern. Shimotsuke Shimbun Digital

4-3. Reduzierung der Abhängigkeit von Einzelpersonen: Erfahrung in „Form“ bringen

Geschmacksgestaltung bleibt oft im Bereich des Handwerks.
Wenn jedoch die Gründe und Schwerpunkte nicht geteilt werden, kann das Team es nicht reproduzieren.

Wenn FJWLA erklären kann, „warum das funktioniert“, nähert es sich der Wissensweitergabe an.

5. KIRINs KI-Einsatz ist nicht „das erste Mal“

Tatsächlich hat Kirin bereits zuvor Grundlagen für den Einsatz von KI im Bierbereich geschaffen.

5-1. „Brewing Takumi AI“ – Rückwärtsdenken vom gewünschten Geschmack zum Rezept

Kirin hat eine Funktion hinzugefügt, die mithilfe von maschinellem Lernen Rezeptvorschläge ausgehend von den gewünschten Geschmackszielen (numerische Indikatoren) erstellt. gewünschten Geschmackszielen (numerische Indikatoren). KIRIN - Kirin Holdings Company, Limited

In dieser Ankündigung wird betont, dass, obwohl letztendlich die menschlichen Sinne erforderlich sind, die KI die Möglichkeiten erweitern und zur Effizienz der Entwicklung und Wissensweitergabe beitragen kann. KIRIN - Kirin Holdings Company, Limited

5-2. Einführung von KI in die Fabrikplanung – Unterstützung der „Produktionsintelligenz“ durch KI

Zudem hat Kirin Beer in Zusammenarbeit mit NTT Data ein System entwickelt, das die Planung der Brau- und Gärprozesse (Brau- und Hefeplanung) mithilfe von KI automatisch erstellt und in allen neun Fabriken testweise eingesetzt wird, mit einer erwarteten jährlichen Einsparung von über 1.000 Stunden. KIRIN - Kirin Holdings Company, Limited+1

Dies zeigt, dass

• Forschung und Entwicklung (Rezepte, Geschmacksgestaltung)

• Produktionsplanung (Brau- und Gärprozessplanung)
  als „zwei Säulen“ Erfahrungen mit der Implementierung von KI gesammelt wurden.

FJWLA kann als Versuch angesehen werden, „Sensorik x Inhaltsstoffe x Verbraucherevaluation“ zu bündeln und auf die nächste Stufe zu heben.

6. Die Bedeutung, „20 Jahre Verbraucherstudien“ in die KI zu integrieren

Der Kern von FJWLA liegt nicht nur in den Inhaltsstoffdaten, sondern auch in den über lange Zeit gesammelten Bewertungsdaten der Konsumenten. Okinawa Times + Plus+1

Die Bewertung von Bier durch Experten (geschultes Panel) und die Vorlieben der allgemeinen Verbraucher (Likes und Dislikes) stimmen nicht immer überein.

Deshalb ermöglicht eine umfangreiche Verbraucherstudie,

• welche Gruppe

• welche Geschmacksveränderungen

• als „lecker“ empfindet
  , eine Karte zu zeichnen.

Diese Karte, wenn sie mit den Bewegungen der Inhaltsstoffe verbunden ist, erleichtert die Gestaltung ausgehend vom „angestrebten Kundenwert“.

##HTML_TAG