人に代わってビールの品質管理を行う

食品や飲料の分野において、機械学習を用いた研究開発の効率化は一般的となった。とりわけ飲料の分野では、機械学習を用いることで、品質評価にかかる時間やコストの削減に注目が集まっている。これを実現するためには、より精度の高い機械学習モデルの開発が重要となる。

オーストラリアにあるメルボルンの大学のClaudia Gonzalez Viejoら研究者は、ビールの品質評価における時間とコストの削減という課題に着目し、17種類の機械学習アルゴリズムを用いて品質の予測を試みた。結果、モニターから収集した評価と比較し、相関係数が0.9を超える高精度の予測モデルの開発に成功した。

機械学習を用いたビールの品質評価

Claudia Gonzalez Viejoらの研究のポイントは以下の通りだ。