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以色列-哥倫比亞創業公司Demetria正在開發一種AI，該AI可以分析未經烘焙的咖啡豆，以了解它們將制造成哪種咖啡。

咖啡制造業內存在的問題

從農場到消費者口中，想要獲得完美的咖啡是一個多步驟的過程，涉及幾輪制漿、研磨、發酵和干燥。但是，只有在過程的最后階段，您才能了解咖啡的實際口味。在農戶或商人加工和烘培咖啡豆的流程中，沒有一個單獨的環節可以讓他們區分這批咖啡豆的質量，只有最后制作成咖啡并品嘗，才是咖啡分級的成敗時刻。隨著顧客的口味變得越來越挑剔，這種一錘定音的評判模式已經演變成行業內急需解決的問題。世界上最古老和最大農產品貿易商之一的Carcafe總經理認為，咖啡業已經開始對想要什么口味的咖啡提出明確的需求，本身咖啡是作為一種商品出售的，但對于咖啡鑒賞家來說，它已不再是一種商品，而更像各種口味的葡萄酒。但這只是理想化的結果，很難實現，部分原因是一批咖啡可能來自10到20個不同的種植者，Carcafe必須檢查每個種植者是否提供了準確的咖啡豆外形和質量信息，并且品嘗每一批次咖啡豆的質量——Carcafe有一個23人的團隊，他們的工作就是整天品嘗咖啡。

人工智能來幫忙

農業科技公司Demetria的創始人艾爾貝有了利用人工智能突破這一瓶頸的想法，他開發了一套傳感器和一種機器學習算法，可以在咖啡豆還處于綠色狀態時取樣，并確定它最終形成咖啡飲品時的味道。這是對價值4500億美元的咖啡業的一次有力的變革，因為咖啡業仍主要依賴古老的生產方法。人工智能可以讓絕大多數沒有品嘗過自己咖啡的種植者能夠更多地了解自己銷售的咖啡，他們可以了解自己種植的產品的質量，并找到最好的買家。

人工智能辨別咖啡口味如何實現？

Demetria使用便攜式近紅外傳感器來分析咖啡豆的化學成分，可以大規模使用。棘手的一點是如何訓練機器通過綠咖啡豆的化學成分去預測出咖啡被烘烤和沖泡出來的味道。研究小組使用專業的咖啡杯對系統進行了校準，檢查了數千個咖啡的樣品。這是一項艱苦而微妙的工作，比如，該系統必須訓練機器認識咖啡中糖蜜甜度、巧克力或者焦糖甜度在咖啡中的區別。

現在模型還在學習中，最困難的事情之一是，使用不同咖啡杯會對品嘗造成很多細微差別，換而言之，是咖啡杯在區分咖啡上占有一部分決定因素，這會導致結果不具有普遍性。

僅創建一個這樣的樣本配置文件數據庫就花了四個月的時間。

人工智能品嘗咖啡的階段性實現

現在仍是試點項目的初期階段，他們已經可以將該系統用作質量控制過程的一部分，最基本的應用之一就是檢測出有缺陷的咖啡豆。下一階段將開始教更多的Carcafe的員工和種植者使用該系統，將質量控制擴展到供應鏈上游，以及擴展到以前不可能涉及的農場和區域中心。