La Inteligencia Artificial entra al mundo cervecero: cómo cambia la forma de crear sabores
Por Redacción La Redada
En un país donde la cerveza es parte del patrimonio cultural, un grupo de científicos belgas acaba de dar un giro inesperado al modo en que se desarrollan sus sabores. Investigadores de la Universidad Católica de Lovaina lograron utilizar Inteligencia Artificial (IA) para predecir el gusto y mejorar la calidad de distintas variedades cerveceras. El hallazgo, publicado en la revista Nature Communications, promete transformar la industria de alimentos y bebidas tal como la conocemos.
Aromas, datos y algoritmos
El principal problema que enfrentan tanto productores como consumidores es que la descripción de una cerveza suele estar basada en términos subjetivos como “afrutado” o “amargo”. Pero el sabor real de una bebida es una combinación compleja de decenas, incluso cientos, de compuestos aromáticos que interactúan de formas difíciles de prever. Según explica Kevin Verstrepen, profesor de la KU Leuven y director del Centro de Microbiología VIB-KU Leuven, “las guías actuales son demasiado dependientes del gusto personal, y eso sesga enormemente las comparaciones”.
Para enfrentar ese desafío, el equipo realizó un estudio exhaustivo de 250 cervezas belgas, abarcando desde variedades tradicionales hasta algunas experimentales. Se analizaron químicamente cientos de compuestos volátiles, aquellos responsables del aroma, y se midieron parámetros como ésteres, compuestos de azufre, ácidos, valor calórico y aroma de lúpulo.
Pero eso fue apenas una parte. En paralelo, un panel de quince catadores entrenados evaluó cada muestra según cincuenta criterios sensoriales. “Fue un esfuerzo monumental”, recuerda Miguel Roncoroni, director del área de análisis y degustación del estudio. “Al principio pensábamos estudiar unas cien cervezas, pero pronto nos dimos cuenta de que no era suficiente para representar la enorme diversidad que tiene Bélgica”.
IA como catador virtual
Con todos esos datos en mano, los científicos entrenaron un modelo de Inteligencia Artificial capaz de correlacionar las mediciones químicas con los perfiles de sabor percibidos por el panel humano. El resultado fue asombroso: el algoritmo no solo logró predecir con precisión los descriptores sensoriales más importantes, sino que también pudo estimar la puntuación general de apreciación de cada cerveza.
Esto significa que, en el futuro, podría desarrollarse una cerveza sin necesidad de realizar degustaciones humanas previas. Con solo analizar la composición química, los productores sabrían qué tan buena será la cerveza para el consumidor. Y lo más importante: se podrían hacer ajustes anticipados para mejorarla.
De hecho, los investigadores ya aplicaron este modelo para modificar una cerveza belga comercial. Al introducir algunos de los compuestos que el algoritmo indicaba como clave para mejorar su aceptación, el nuevo producto resultó significativamente mejor valorado que la versión original.
Más allá del alcohol
Uno de los datos más reveladores del estudio tiene que ver con las cervezas sin alcohol. Las versiones bajas en graduación, obtenidas mediante evaporación o limitando la fermentación, suelen presentar menores niveles de glicerol y ésteres, lo cual empobrece el perfil sensorial. Esto explica por qué muchas veces se perciben como “aguadas” o faltas de carácter.
Gracias al análisis computacional, ahora es posible detectar cuáles son los compuestos que más se pierden en estos procesos y, eventualmente, diseñar alternativas para recuperarlos. Esto podría abrir una nueva etapa para el desarrollo de cervezas sin alcohol de alta calidad, que conserven complejidad y sabor sin comprometer la salud o las restricciones del consumidor.
Especias, lúpulos y sorpresas
Además de confirmar asociaciones conocidas —como la relación entre ciertos lúpulos y sabores cítricos o florales— el modelo descubrió conexiones menos esperadas. Por ejemplo, dos compuestos clave del lúpulo Citra, el geraniol y el citronelol, se encontraron en concentraciones elevadas en cervezas navideñas y estilos Saison, a pesar de que no siempre llevan ese tipo de lúpulo. El origen de estos compuestos podría estar en el uso de especias como las semillas de cilantro, que también son ricas en terpenoides.
Este hallazgo revela que la complejidad aromática de una cerveza no depende solo de los ingredientes obvios, sino también de interacciones sutiles y, a veces, ignoradas. “Sin el análisis químico y la inteligencia artificial, habría sido casi imposible detectar estos patrones”, destaca Verstrepen.
El futuro del sabor
Aunque el estudio se centró en la cerveza, sus implicancias van mucho más allá. El método podría aplicarse a vinos, chocolates, cafés o incluso platos preparados. En todos los casos, la IA permitiría optimizar el desarrollo de productos de acuerdo con las preferencias sensoriales del consumidor, pero sin depender exclusivamente de paneles humanos.
Para la industria alimentaria, esto representa una ventaja competitiva enorme: menor tiempo de desarrollo, menor margen de error, y mayor satisfacción del cliente final. Y para los consumidores, la posibilidad de disfrutar productos más refinados, personalizados y de calidad consistente.
Así, Bélgica vuelve a liderar una revolución cervecera. Pero esta vez, en lugar de maestros cerveceros con siglos de tradición, el nuevo aliado es una red neuronal que nunca ha tomado una pinta… pero que puede decirnos con sorprendente exactitud qué tan buena es.
