На фабрике кофе собрали микс по рекомендации ИИ
Kaffa Roastery — это третья по масштабам фабрика по обжарке кофе в Финляндии. В Хельсинки представили кофейную смесь, созданную с помощью искусственного интеллекта (ИИ). На кофейном производстве рассчитывали таким образом облегчить рабочую нагрузку на персонал, ведь ручного труда в кофейном бизнесе предостаточно.
Вообще, неудивительно, что это произошло именно в стране тысячи озер. При населении в 5,6 млн человек кофе в Суоми потребляют больше всего в мире — 12 кг на каждого жителя в год, если верить статистике от Международной организации кофе.
И вот заводик по обжарке представил кофейную смесь от ИИ под названием AI-conic. Получился так называемый купаж, причём аж из четырёх видов зёрен, среди которых преобладал бразильский.
Глава Kaffa Roastery Сванте Хампф сообщил журналистам, что основной целью было испытать, как именно ИИ с его инструментами может помочь с обжаркой кофе. В компании Elev специалисты по ИИ использовали языковые модели, дав задание продумать смесь, которая угодила бы вкусам любителей кофе и при этом выходила бы за пределы привычного.
Хампф объяснил, что ИИ дали описания всех доступных сортов кофе и их вкусов, поручив создать новую «захватывающую смесь». Кроме выбранной смеси зёрен из Бразилии, Колумбии, Эфиопии и Гватемалы, с помощью ИИ также разработали дизайн упаковки для нового купажа и подробное описание вкуса. В последнем AI-conic названа «сбалансированной смесью», в том числе с нотками спелых фруктов.
Хампф признал, что был удивлён, насколько странно ИИ подошёл к заданию — он выбрал для смеси четыре типа зёрен. Традиционно используют два или три вида сырья, что позволяет различать вкусовые оттенки между ароматами разного происхождения.
Но после первой пробной обжарки при дегустации вслепую эксперты Kaffa Roastery согласились, что смесь, рекомендованная ИИ, была идеальной и не требовала корректировки человеком.
Представитель Elev Антти Мерилехто добавил, что AI-conic — это наглядный пример того, как ИИ может открыть новые перспективы даже признанным профессионалам своего дела.
Вообще, неудивительно, что это произошло именно в стране тысячи озер. При населении в 5,6 млн человек кофе в Суоми потребляют больше всего в мире — 12 кг на каждого жителя в год, если верить статистике от Международной организации кофе.
И вот заводик по обжарке представил кофейную смесь от ИИ под названием AI-conic. Получился так называемый купаж, причём аж из четырёх видов зёрен, среди которых преобладал бразильский.
Глава Kaffa Roastery Сванте Хампф сообщил журналистам, что основной целью было испытать, как именно ИИ с его инструментами может помочь с обжаркой кофе. В компании Elev специалисты по ИИ использовали языковые модели, дав задание продумать смесь, которая угодила бы вкусам любителей кофе и при этом выходила бы за пределы привычного.
Хампф объяснил, что ИИ дали описания всех доступных сортов кофе и их вкусов, поручив создать новую «захватывающую смесь». Кроме выбранной смеси зёрен из Бразилии, Колумбии, Эфиопии и Гватемалы, с помощью ИИ также разработали дизайн упаковки для нового купажа и подробное описание вкуса. В последнем AI-conic названа «сбалансированной смесью», в том числе с нотками спелых фруктов.
Хампф признал, что был удивлён, насколько странно ИИ подошёл к заданию — он выбрал для смеси четыре типа зёрен. Традиционно используют два или три вида сырья, что позволяет различать вкусовые оттенки между ароматами разного происхождения.
Но после первой пробной обжарки при дегустации вслепую эксперты Kaffa Roastery согласились, что смесь, рекомендованная ИИ, была идеальной и не требовала корректировки человеком.
Представитель Elev Антти Мерилехто добавил, что AI-conic — это наглядный пример того, как ИИ может открыть новые перспективы даже признанным профессионалам своего дела.
- Дмитрий Ладыгин
- freepik.com
Наши новостные каналы
Подписывайтесь и будьте в курсе свежих новостей и важнейших событиях дня.
Рекомендуем для вас
Новое исследование показало: Стоунхендж столетиями «водил за нос». Похоже, историю опять придется переписывать
Оказалось, что сенсация скрывалась в огромном круге, состоящем из загадочных шахт...
Людовик XIV умер совсем не от гангрены: ученые сумели раскрыть истину лишь 310 лет спустя
Эксперты говорят: французский король был обречен. Медикам того времени была совершенно неизвестна его болезнь...
Необъяснимые аномалии в тайге на Дальнем Востоке: читаем походные дневники военного разведчика и писателя Владимира Арсеньева
Часть первая: свет в ночном море, мираж «фата-моргана» и почти моментальное замерзание воды...
ЦРУ, море в пустыне и нефть: кто и зачем остановил проект Египта на 60 лет?
Часть вторая: Холодная война, 200 ядерных взрывов и 15 миллиардов, которые могут все изменить...
Меньше трех дней до конца света на орбите: почему программа CRASH Clock бьет тревогу?
Сотрудники Маска уверяют, что у них все под контролем. Но эксперты сравнивают орбиту с карточным домиком. Кто же прав?...
Что стоит за таинственными аномалиями в дальневосточной тайге? Продолжаем читать походные дневники военного разведчика и писателя Владимира Арсеньева
Часть вторая: снежная гроза, феномен моретрясения и встреча со «снежным человеком»...
Египет хотел создать МОРЕ в пустыне Сахара: почему проект заморозили на 60 лет?
Часть первая: Реальный шанс спастись от всемирного потопа...
Российский ученый уверен, что максимально приблизился к разгадке тайны шаровой молнии
Похоже, наука ошибалась: это не плазменный сгусток, а «живой кристалл» из частиц-призраков...
Темная сторона Рима: выяснилось, что Империя веками «выкачивала» здоровье из покоренных народов
Новые находки заставили ученых признать: для простых людей римский «прогресс» был скорее приговором, чем спасением. Но почему же так вышло?...
Загадочная письменность Б из пещер у Мертвого моря наконец-то расшифрована
Ученые «ломали» древний шифр эпохи Христа более 70 лет, но результат разочаровал многих. Почему?...
Встречи с неведомым: завершаем чтение дневников разведчика и писателя Владимира Арсеньева
Часть третья: таинственный огонь в лесу, свет из облаков, призрак в тумане и странный дым на море...
Парадокс Великой Зеленой стены: Китай посадил 78 миллиардов новых деревьев, но климат стал только хуже. Как так вышло?
Ученые назвали причины, почему самый грандиозный экологический проект за всю историю в итоге обернулся головной болью для миллионов китайских граждан...
Первая «чернокожая британка» оказалась белой: новое исследование заставило историков полностью пересмотреть портрет женщины из Бичи-Хед
Почему ученые так сильно ошиблись с ее внешностью? И стоит ли после этого доверять реконструкциям по ДНК?...