How Tastry "Hîn Computerek Çawa Tem Bike."

Çawa Tastry kîmya nû û AI-ê bikar tîne da ku tercîhên xerîdar pêşbîn bike.

Ji destpêkê ve, pirsa ku me dixwest bersivê bidin ev bû: "Gelo em dikarin matrîsên çêjên bêhempa yên hilberên hestiyar, û tercîhên biyolojîkî yên bêhempa yên xerîdar ji bo pêşbînîkirina dilşewatiyê bi rast deşîfre bikin?" Bersiva kurt erê ye.

Lêbelê, di destpêka lêkolîna xwe de me dît ku rêbazên analîzên kîmyewî yên heyî û daneyên tercîhên xerîdar ên heyî, têkiliyên an pêşbîniyên îstatîstîkî ne girîng peyda dikin. Me dizanibû ku ji bo pêşkeftinê em ê daneyên xwe biafirînin.

Pêşîn, me hewce kir ku em rêbazek kîmya analîtîk biafirînin ku bi qasî ku gengaz be ji kîmyayê re zelaliyê peyda bike (di nav wan de guheztin, nezelal, danehevkirî, daneyên spektral û hwd.) Di heman demê de hewce bû ku me matrixa tamê bi rengekî deşîfre bike. ku dikare were wergerandin da ku bi texmînî alîkariya mirovan bike ka meriv wê kîmyayê li ser pala xwe çawa diceribîne.

Ya duyemîn, me pêdivî bû ku em rêbazek biafirînin ku bi domdarî û bi awakî rast vebijarkên hestiyar ên biyolojîkî yên komek mezin, cihêreng û her ku diçe mezin dibe ji xerîdarên rastîn bidest bixin, zêde bikin û bişopînin da ku wekî rastiya meya bingehîn xizmet bikin.

Çima rêbazên heyî nikarin tercîha xerîdar ji bo hilberên hestiyar pêşbîn bikin

Dema ku me di sala 2015-an de dest bi lêkolîna xwe kir, me hîpotezek kir ku her tiştê ku hûn hewce ne di derheqê tama şerabê de zanibin, ango çêj, bîhn, tevnek û reng - di kîmyayê de heye. Lêbelê, ya ku winda bû rêbazek berfirehtir a analîzê bû.

Ji bo ravekirina vê sînordariyê, girîng e ku meriv têbigihîje ku kîmya hilberên hîs-based bi piranî li ser kontrolkirina kalîteyê ye, ango, çiqas ji vê analîtê di wê tevliheviyê de ye? Balkêş bi gelemperî ne nirxandina hemî analîtan, rêjeyên wan ên têkildar, an jî çawa ew li ser pala mirovî hev dikin ku çêjekê çêbikin. Ev xala kor e ku em hewce ne ku em ronî bikin ji ber ku di nav bi sedan pêkhateyên li ser pala mirov de têkiliyên dînamîkî hene. Kêfa mirovî di heman demê de "şorbeyek kîmyewî" ya pêkhateyên çêjê diceribîne, ne ku yek carî wekî makîneyek çêdike. Têkiliyên di navbera van çend pêkhateyan de digel biyolojiya bêhempa ya her xerîdar re, çarçoveyek krîtîk peyda dike ka kîjan taybetmendiyên kîmyayê ji wî kesî re têne diyar kirin.

Bi qasî ku hestî tê hesibandin, bi hêsanî, nêzîkatiya tîpîk bi vî rengî xuya dike:

• Daneyên anketê nîşan dide ku mirov ji rûnê hez dikin.
• Diacetyl tevliheviyek e ku bi gelemperî bi bîhnfirehiya rûnê ve girêdayî ye.
• Ger em chardonnay bi zêde diacetil çêkin, dê bêtir kes jê hez bikin.

Pirsgirêkên bingehîn bi vê rêbazê re.

1. Tam tenê bi hejmartina pêkhateyan nayê pêşbînîkirin. Merivek diyarkirî ya diacetil dikare di şerabek an rezberê de wekî rûn were hesibandin, lê di yekî din de ne. Ev e ji ber ku di şerabê de bi sedan pêkhateyên din hene, û li gorî hûrbûn û rêjeya wan, diacetyl dikare were mask kirin an jî were eşkere kirin. Berevajî makîneyek, mirov hemî pêkhateyan bi yekcarî diceribîne, hestên wan her pêkhateyekê bi ferdî analîz nakin, ji ber vê yekê her pîvana ku tê dayîn kesek ne hewce ye ku pêşbînker be.

 

2. Mirov çêjên cûda cûda dihesibîne û radigihîne. Tewra di nav panelek pisporan de, nîvê pisporan dibe ku tiştek wekî sêvê tamdar be, û nîvê din jî dibe ku wê wekî hirmî binav bikin. Û serfkarên navîn hê kêmtir pêşbînîkirî ye. Li gorî lêkolîna me, em bawer nakin ku çêja mirov bi têra xwe maqûl e ku bi tenê bi zimanek rast ji kesek ji kesek din re were ragihandin. Danasînên me pir nezelal in, û pênaseyên me li gorî biyolojiya kesane û ezmûnên çandî diguhezin. Mînakî, li Dewletên Yekbûyî pir xerîdar têgihîştina benzaldehîdê wekî "kiraz" vedibêjin, lê pir xerîdarên li Ewropayê wê wekî "marzipan" ... di heman şerabê de jî binav dikin.

 

3. Tehmên ku xerîdar pê dihesin bi wê ve girêdayî ne ku ew bi rastî jê hez dikin an na. Di lêkolîna me de tê dîtin ku xerîdar biryar nadin ku şerabek bikirin ji ber ku çêja wê mîna kiraz e. Ew bi tenê dadbar dikin ku ji şerabê ecibandin, û dibe ku ew dîsa jê hez bikin.

Nimûne: Ev kêmaqilî ne tenê ji beşa şerabê ye. Me bi rêveber û lêkolînerên hin ji mezintirîn pargîdaniyên çêj û bîhnxweş ên li cîhanê re hevdîtin kir. Yek rêveber xemgîniya xwe ji projeyek vê dawîyê ya çêkirina çîkolatayek nû ya lavender vegot. Vê pargîdaniyê bi mîlyonan dolar rûniştin û komên fokusê bi xerîdarên ku bi taybetî ji çîkolata hez dikirin, ji lavender û ji çikolata lavender hez dikirin re xerc kir. Di dawiyê de encam ev bûn ku bersivdaran razî bûn ku ew çikolata lavender e, lê ew jî li hev kirin ku ew ji wê çîkolata lavenderê hez nakin.

Di encama van têgihiştinan de, me encam da ku divê em lêkolîna xwe li ser pêşbînkirina matricên kîmyayê yên ku xerîdar jê hez dikin, û ta çi astê, li hember çi tamayên ku ew fam dikin, bisekine.

Nêzîkatiya me Çiqas Cûda ye

Çop-nav, çop-derketin. Dema ku dor tê ser qalîteya daneyê, me fêm kir ku komek perwerdehiya derbasdar nikare ji daneyên heyî yên bazirganî an ji-çavkaniya girseyê were afirandin. Em neçar in ku xwe di hundurê xwe de ava bikin.

Yekem tiştê ku ji me re lazim bû rêbazek kîmyayê bû ku dê li ser hevsengiya nazik a zirav, nezelal, zirav, daneyên spektral û hwd., ya şerabê di yek wêneyekê de xuyangê peyda bike, da ku bi qafê mirovan re têkildartir be.

Salên ceribandinê bi metodolojîyek ku ji her nimûneyê zêdetirî 1 mîlyon xalên daneyê çêdike encam da. Dûv re ev mîqdara hûrgelî û berbiçav ji hêla algorîtmayên fêrbûna makîneyê ve ku ji hêla tîmê meya zanyarî ya daneyê ve hatî sêwirandin ji bo deşîfrekirina hevgirêdanên ku têgihîştina mirovî li ser bingeha rêjeyên analîte û komên analîte agahdar dike ve têne hilberandin.

Gava ku me ji bo vê rêbazê bandorkeriya xwe îsbat kir, me dest bi analîzkirin û deşîfrekirina matrixa çêjê ya bi hezaran şeraba li çaraliyê cîhanê kir û ji hingê ve databasek matrixê tamê ya berfireh a cîhana şerabê pêşxist.

Vebijêrkên Serfkaran bi Kîmyayê re têkildar e

Dûv re, me neçar ma ku fêm bikin ka xerîdarên cûrbecûr kîjan matrisên tamê tercîh dikin ji ber ku şeraba ku me analîz kiriye tam bikin û binirxînin. Bi salan me panelên tamkirinê yên du-kor bi rêkûpêk bi hezaran xerîdar re meşandin, ku her yek bi dehan an bi sedan şeraba bi demê re tam dikin. Bersivdaran kesên nûhatî yên şerabê, vexwarinên şerabê yên tîpîk, pispor, şerabçêker û sommeliyan hene.

Pergalên elalet-çavkaniyê bi gelemperî daneyên krîtîk winda dikin an paşguh dikin. Mînakî, li ser pîvana Parker, pir kes dê şerabek li jêr nîv-80 pt jî dernexin. dirêjahî. Lê em fêr bûne ku xerîdar ji tiştê ku jê hez nakin, ji tiştê ku jê hez dikin bêtir hez nakin. Ji ber vê yekê, girîng e ku meriv wêneyek tevahî tercîhê hebe - nemaze tercîhên neyînî.

Me fêrbûna makîneya xweya nû bikar anî da ku bijarteyên bêhempa yên xerîdar ji bo cûrbecûr matricên tamê yên di şerabê de fam bikin. Bi demê re, vê yekê hişt ku em bi rast tercîhên wan ên ji bo şerabên ku wan hîna tam nekiribûn pêşbîn bikin. Di vê pêvajoyê de, em her weha fêr bûn ku şerabên kesane, û hem jî tercîhên kesane, di bêhempabûna xwe de hema hema mîna şopa tiliyê ne. Me encam da ku, berevajî pratîkên pîşesaziyê yên adetî, xerîdar û şerab nikarin bi rasthatinî werin kom kirin, an jî bi hevkarî, di nav gelemperî de bêne fîlter kirin.

Mînak: Du jin dikarin heman erdnîgarî, çand, etnîsîte, perwerde, dahat, otomobîl, têlefon û her du jî ji Kim Crawford Sauvignon Blanc hez bikin; lê yek dikare ji chardonnay Morning Fog hez bike û yê din dikare jê nefret bike. Tenê dîtina pêşbîniya pêbawer bi pala wan a biyolojîkî ve girêdayî ye.

Meriv çawa vê nûbûnê binirxîne? 

Tiştê ku me afirand pir xweş bû, lê panelên tamkirinê biha ne û dem dixwe. Ne mimkûn e ku meriv panelek tamkirinê ya salane ya hemî 248 mîlyon Amerîkîyên ji 21 salî mezintir bimeşîne da ku fam bikin ku ew ê ji kîjan şerabê hez bikin.

Me xwest ku amûrek mezinbûyî ku di pêşbînkirina tercihên xerîdar de xwedî heman bandorker be, bêyî ku hewcedariya beşdarbûna panelên tamkirinê an eşkerekirina tercîhên wan ji komek mezin a şerabên berê tamkirî re hebe, sêwirînin.

Çareseriya me ev bû ku AI-ê xwarinên hêsan hilbijêrin ku aliyên kîmya xwe bi şerabê re di cûrbecûr de parve dikirin. Bersivdaran di panelên me yên tamkirinê de li ser tercîhên xwe yên ji bo xwarin û çêjên ku rasterast bi şerabê ve ne girêdayî ne çend sed pirsên weha bersivandin; wek, "Hûn ji îsota kesk çawa hîs dikin?"

Van pirsan ji hêla TastryAI ve wekî analogên celeb, û rêjeyên pêkhateyên ku bi gelemperî di kîmya bingehîn a şerabê de têne dîtin, hatine bikar anîn. Wekî mirov, em nekarin van têkilî û şêwazên tevlihev deşîfre bikin an jî fam bikin, lê her ku diqewime çewisandina van têkiliyên tevlihev ji bo çareserkirina fêrbûna makîneyê pirsgirêkek hêja ye.

Bi van daneyan, TastryAI fêr bû ka meriv çawa tercîha xerîdar ji bo şerabê pêşbînî dike, li ser bingeha bersivên wan li ser Anketa Pêşkêşiya Xwarinê. Ya ku di encamê de bû şiyana me bû ku em hewcedariya daneyên taybetî yên şerabê ji xerîdar ji holê rakin da ku tercîha xwe ya şerabê pêşbîn bike.

Ji bo ku em tercîha xerîdar fam bikin çend dane hewce ne?

Her çend me bi sedan pirsên bijareya xwarinê dest pê kir, her ku bêtir têne bersivandin encamên rasttir in, piştî 9-12 vegerên kêm dibin. Digel prensîba Pareto ya li ser xebatê, pirsên tercîha xwarinê ya çêtirîn bi qasî ku têne peyda kirin. 80% têgihîştina pala xerîdar.

Ji îro pê ve, bi gelemperî ji bo şeraba sor anketek 10-12 pirsan, û ji bo şeraba spî, roze û birûsk anketek 10-12 pirsek din heye.

Vê yekê destûr da çareseriyek berbiçav. Ji ber ku me sal berê di pîlotên cihêreng de dest pê kir, naha li ser malperên e-bazirganiyê gelek quizên bişirîn ên mîna hev hene. Xerîdarek 30 saniye quiz dike ka ew ji reşikên reş an qehwe hez dikin an na, û ew bi pêşniyarên şerabê têne xelat kirin. Cûdahî ev e ku ew quiz herî zêde fîlterên notên tamkirinê ne, ango heke hûn ji tîrêjên reş hez dikin hûn ê ji şeraba ku ji hêla yekî ve wekî tama fêkiya tarî tê vegotin, an heke hûn ji qehweyê hez dikin wê hingê hûn ê ji şeraba ku kesek wekî hişkbûn. Lê em fêr bûne ku ger ew ravekirin ji bo kefa wî mirovî rast bin, ew rast e hêza pêşbînî tuner ka ew ê şerabê hez bikin an na; lê ew balkêş e, xerîdar ji quizan hez dikin.

Pêşniyarên Tastry bi matrixa bîhnfirehiya şerabê ve girêdayî ye. TastryAI ne fîlterek nota tamkirinê ye, ew napirse gelo hûn ji aroma an tama kivarkan hez dikin di şeraba xwe de, hewl dide rêjeyên pêkhateyên ku hûn jê hez dikin an jê hez nakin li ser bingeha tercîhên pala xweya biyolojîkî fêm bikin. Her pirs gelek qatên têgihiştinê peyda dike ji ber ku her pirs li hev dikeve û di nav pirsên din de diherike. Ji ber vê yekê, piştî ku li ser kivarkan dipirsin, dibe ku pirsa din ev e "Hûn ji tama îsota kesk çawa hîs dikin?" Dibe ku AI bizane ku, mînakî, di rêjeyek diyarkirî de 33 pêkhate hene ku bi gelemperî ji bo têgihîştina kivarkan berpirsiyar in, û 22 pêkhate bi gelemperî ji tama îsota kesk berpirsiyar in - lê ya girîng hin ji wan pêkhateyan di her duyan de jî hene. Ger hûn dibêjin ku hûn ji kivarkan hez dikin, lê ji îsota kesk nefret dikin, wê hingê AI ji we bawertir e çawa hin pêkhate, ji we pê ewletir in nefret dikin pêkhateyên din, û yên ku li hev dicivin, îhtîmala ku lihevhatî ne.

Ji ber vê yekê, hûn dikarin bi rengekî rengekî diagramek Venn-ê ya piralî bihesibînin, ku AI-ê bi hevberkirina bi pêkhateyên din re kîjan pêkhateyên ku hûn jê hez dikin an jê hez nakin dişoxilîne.

Û bi vê anketa tercîha tamê, û bertekên xerîdar, em daneyên pala nenaskirî ji çaraliyê Cîhanê berhev dikin. Malperek e-bazirganî, an firotgehek qutiya mezin, dikare Tastry Quiz li ser sepanê bide destpêkirin, û di nav çend demjimêran de bi hezaran bersiv ji xerîdarên li seranserê Dewletên Yekbûyî hebe Tenê daneyên din ku em digirin kodek zip e. Em koda zip bikar tînin ji bo sepandina derbirînek bejna Bayesian, ku belavkirina erdnîgarî ya paleyên xerîdar ên naskirî yên ku em berhev dikin û dişopînin, û daneyên din digire, û 200M+ paleyên xerîdar ên mayî li Dewletên Yekbûyî pêşbîn dike Em vê pêşkeftî bikar tînin. databas wekî çavkaniya rastiyê, û pêşkêşkirina pêşbîniyan li ser ka şerab dê çawa li sûkê li ser astek dikanek, herêmî, an herêmî pêk bîne.

Tastry Virtual Focus Group

Li ser analîzkirina şerabê, deşîfrekirina matrixa tama wê, û nirxandina xweşbûna wê ya li hember tevlihevbûna paleyên rastîn û virtual, AI niha 92.8% rast e di pêşbînkirina rêjeya giştî ya xerîdarên Dewletên Yekbûyî yên ji bo şerabê. Bi gotinek din, AI dikare ji bo şerabek di nav +/- 5/1 de rêjeya navînî ya 10-stêrk pêşbîn bike.^th stêrkek.

Ya herî hêsan e ku meriv AI-ê wekî "Koma Focusê ya Virtual" ya tercîhên xerîdar bifikire.

Şerabxane TastryAI bikar tînin da ku simulasyonan bimeşînin ka dê xerîdar çawa şeraba xwe fam bikin, tewra berî ku ew bi salan û bi mîlyonan dolar veberhênan bikin da ku wê çêbikin. Firoşxane TastryAI bikar tînin da ku diyar bikin ku deverên ku şerabên cihêreng dê çêtirîn performansê bikin. Firoşyar TastryAI bikar tînin da ku berhevoka xwe li ser refikan û serhêl xweş bikin. Û xerîdar TastryAI bikar tînin da ku ji xetereya kirîna şerabek ku ew jê hez nakin dûr bixin.