Чат-батл: алкогольная отрасль пытается решить проблемы ИИ-технологиями
Бум искусственного интеллекта постепенно захватывает и индустрию алкогольных напитков. Две основные сферы применения ИИ здесь — оптимизация сельскохозяйственных практик в виноделии и прогнозирование предпочтений покупателей для разработки новых сортов напитков. В отрасли надеются, что экспериментальные технологии в итоге помогут ей противостоять снижению потребительского спроса и доходов.
Иллюстрация Fast Company
ИИ-виноградарь
На фоне роста средних температур, угрожающего сельскому хозяйству, некоторые винодельни обращаются к искусственному интеллекту, чтобы лучше подготовиться к непредсказуемым погодным условиям. «ИИ помогает нам быть более устойчивыми», — заявил в интервью Fast Company Уилл Дрейтон, директор по устойчивому развитию и науке в крупном австралийском производителе вина Treasury Wine Estates, владеющем виноградниками в Австралии, США и Европе.
Принадлежащие Treasury винодельни Beringer (Калифорния) и Matua Valley (Новая Зеландия) используют ИИ, чтобы моделировать сценарии ухода за лозой на случай экстремальной погоды и более гибко планировать свои действия в условиях резких колебаний температур, значительно влияющих на урожай в период сбора.
Алкоголь теряет популярность
Отрасль остро нуждается в новых решениях для снижения издержек и наращивания выручки. Глобальный спрос на алкогольные напитки в 2023 году снизился, а в 2024 и 2025 годах, по прогнозу аналитической компании IWSR, ожидается лишь незначительный рост. В США молодые взрослые пьют меньше алкоголя, чем предыдущие поколения. Пиво теряет популярность среди американцев уже не первый год — сейчас его потребление находится на самом низком уровне с 1999 года. Виноделы испытывают трудности с привлечением миллениалов и зумеров. Даже более устойчивая индустрия крепких напитков в 2023 году зафиксировала первое снижение объемов продаж почти за 30 лет.
В частности компания использует ИИ для оптимизации орошения. Датчики отслеживают давление воды и сигнализируют о возможных проблемах, например, когда койоты прокусывают капельные шланги. ИИ-модели на основе этих данных дают рекомендации по устранению проблем. «При температуре под 40 градусов, которая сейчас в Калифорнии, контроль проблем с орошением спасает урожай и его качество», — говорит Уилл Дрейтон. Кроме того, в условиях ставших регулярными в Калифорнии засух ИИ помогает использовать имеющиеся водные ресурсы максимально эффективно, снижая издержки.
Винодельня Donnafugata, базирующаяся в Сицилии, использует технологии распознавания изображений для борьбы с нашествием мотыльков-вредителей. Дважды в день камера делает снимок, который обрабатывается ИИ, чтобы распознать насекомых и предсказать их рост. Эти данные помогают разработать более эффективную стратегию защиты винограда.
Предприятие также комбинирует для последующего ИИ-анализа данные о микроклимате, такие как влажность, силу ветра и атмосферное давление, с прогнозами погоды на срок до 10 дней, чтобы планировать свои действия на случай неблагоприятной погоды. Антонио Ралло, совладелец и генеральный директор Donnafugata, говорит, что ИИ «в конечном итоге приводит к принятию более устойчивых практик».
ИИ виднее, что вам нравится
Катерина Аксельссон, генеральный директор и основатель калифорнийского стартапа Tastry с инвестициями более чем $10 млн, заявила Fast Company, что винодельни часто идут на неоправданный риск при запуске новых марок. Уже много лет отрасль использует данные от аналитической фирмы Nielsen, чтобы увидеть, какие вина хорошо продавались в прошлом, а затем разрабатывает аналогичные по вкусовому профилю марки в надежде на успех. По мнению главы Tastry, этого «крайне недостаточно».
Tastry использует ИИ для химического анализа винных купажей и проведения симуляций, чтобы определить, сколько различных вариантов каждого купажа может создать винодельня, и вычислить наилучший химический состав, который бы максимально соответствовал предпочтениям потребителей. Катерина Аксельссон отмечает, что традиционно маркетологи в винной индустрии делят потребителей на архетипы на основе их метаданных, но это далеко не всегда коррелирует с тем, какие именно вина им нравятся. «А мы видим вас такими же уникальными, как отпечаток пальца», — утверждает она.
Гигант алкогольной индустрии Diageo также считает, что один из самых перспективных вариантов применения ИИ — прогнозирование вкусовых предпочтений. В 2022 году компания приобрела за неназванную сумму стартап Vivanda, разработавший платформу «What’s Your Whiskey». Она основана на ИИ-технологиях и предлагает потребителям пройти короткий тест, чтобы узнать, какой напиток максимально соответствует их вкусу. Собранные Diageo таким образом данные используются для разработки новых продуктов и оптимизации объемов выпуска существующих. Сервис «What’s Your Whiskey» сейчас доступен уже в 26 странах и на 60 языках, а аналогичные ИИ-инструменты были запущены для пива и коктейлей. Текила, говорят в компании, будет следующей.
Технология уже позволила выявить некоторые совершенно неочевидные факты о предпочтениях людей. Данные ИИ показали, что фруктовые вкусы виски пользуются успехом у потребителей, в то время как в ходе исследований они чаще всего утверждают, что предпочитают более аристократичные дымные ароматы. Руководствуясь этим открытием, Diageo запустила в Северной Америке в этом году ананасовый виски Buchanan’s, серьезно вложившись в его продвижение.
Diageo также сотрудничает со стартапом AI Palette, который обрабатывает данные из социальных сетей, выявляя тенденции в области продуктов питания и напитков и при помощи ИИ прогнозируя, какой вкус станет популярным в будущем. В этом году два трендовых вкуса, на которых фокусируется Diageo, это умами (японское слово, описывающее, например, вкус соевого соуса или жареного мяса) и другой под названием «bloom harvest», включающий жасмин, лаванду и гибискус.
ИИ изобретает пиво
В начале этого года бельгийские ученые опубликовали исследование, в котором проанализировали 250 различных сортов пива и обучили ИИ-модели прогнозировать вкусы и предпочтения потребителей. Для каждого пива специалисты из исследовательского университета Ку Лёвен измеряли 226 химических свойств, включая содержание алкоголя, сахара и оттенки вкусов, таких как карамель, цитрус, тропические фрукты или банан.
Они также проанализировали более 180 000 отзывов с онлайн-платформы оценки RateBeer, чтобы обучить 10 различных моделей ИИ. При этом технология оказалась наиболее эффективной в прогнозировании вкуса для безалкогольного пива, а для алкогольных сортов — в прогнозировании кислотности и содержания алкоголя.
В США пивоварни Bruery, Species X Beer Project и Asbury Park Brewery представили сорта, созданные на основе ИИ-рецептов, с говорящими названиями вроде «AI-IPA», «A.I. P.A» и «Darw1n». Боб МакЛинн, основатель Asbury Park Brewery, говорит, что его предприятие в Нью-Джерси поставило цель создать новый сорт непрозрачного пива в стиле IPA. В качестве отправной точки использовали рецепт, предложенный ИИ Microsoft Copilot, а затем скорректировали содержание алкоголя и используемые зерна. Чат-бот стремился сделать пиво намного крепче, чем хотелось бы пивоварам.
И хотя «AI-IPA» продается весьма неплохо, МакЛинн говорит, что инновации на основе ИИ имеют свои пределы, отмечая: «Люди продолжат быть главными в разработке пива и новых его стилей».