透過 GPU 釀造出更好喝的啤酒:GPU 與深度學習技術如何協助釀酒廠生產出更美味的啤酒

作者 NVIDIA

Jason Cohen 不是第一個在啤酒杯底尋找方法來解決問題的人,不過這名24歲的創業者或許是第一個找到的人。

要是 Cohen 的故事發生在陽光燦爛的加州帕羅奧圖,而非狂風大作的賓州州立大學,或許能改拍成 HBO《矽谷群瞎傳》(Silicon Valley)影集裡的精彩劇情。在賓州,Cohen 與 GPU 如同肥皂劇般的故事一點也不吸引人。

這是一個不是學行銷的人,卻想銷售「啤酒廠品質控制軟體」這個產品的故事。他得精通這些知識,才能打造產品。當然他是用免費啤酒來換得答案,而這也讓 Cohen 涉足手工精釀啤酒的領域,這個領域發展速度之活絡,讓他得運用 GPU 才能讓自己的軟體追上產業發展的腳步。

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Analytical Flavor Systems 執行長 Jason Cohen

Cohen 對於美味精緻的食物一點也不陌生,同為律師的雙親精於品嘗高級橄欖油。而 Cohen 繼承了他們大器的鑑賞能力。在他領著政治科學獎學金從佛州搬到北方的賓州大學就讀前,就已取得專業茶葉鑑定師的資格。雖然換了一個學科就讀,他卻成立了賓大茶學院,如今成為全球頂尖的茶和茶文化研究機構之一。

四年前 Cohen 遇到一個資料科學家都很熟悉的問題。他需要更多資料,才能掌握茶的特性,而為了取得資料,他得求身旁的同學幫忙喝茶及記錄他們的感想,這可不是一件簡單的事。

免費啤酒創造出的生意

當時 Cohen 有了一個念頭:忘了茶這件事吧。他用免費啤酒去換得資料,自願者擠滿他的品酒會,對於各種 Cohen 提供的啤酒潦草寫下他們的感想。苦澀的印度愛爾淡啤酒、清冽口感的皮爾森啤酒、帶有麥味和巧克力味的杜特勃克啤酒,他們喝下2-3盎司的份量。 

Cohen 在幾週的時間內拿到寶貴資料,讓他對啤酒有更深入的瞭解,還可以找出啤酒的缺點。像是啤酒裡用到壞掉的啤酒花,就會出現帶有葉醇(cis-3-hexenol)過重的現割青草味,而釀酒廠正想立刻掌握這些資訊。

  每喝完一瓶啤酒,Jason Cohen 就獲得更多資料。

每喝完一瓶啤酒,Jason Cohen 就獲得更多資料。

更好的是,Cohen 可以挑出會嚇跑試飲者的資料,像是剛入門的試飲者就不知道好啤酒跟接觸太多光線而發出肥料味的「發臭」啤酒之間有什麼不同。不過分析試飲者的表情,Cohen 可以分辨出,而且他還能預測哪個消費族群會喜歡啤酒。

那時 Cohen 發現自己有的不是什麼研究案,而是一門生意。去年全美啤酒銷售量,有 11% 來自小型啤酒釀酒廠,而且這些小廠的市佔率飛快成長,在啤酒業 1015 億美元的零售業績裡佔了 19%。

愛爾啤酒創造出商機

目前正是啤酒精釀復興運動達到極致之際,絲毫沒有減緩的跡象。1983年,美國只有 51 家啤酒廠,前六家瓜分了 92% 的市佔率。而擁有更佳的釀酒技術則是改寫了那個局面。能負擔自動化優質裝瓶系統等新技術的小型啤酒廠,在過去二十年間紛紛出現,目前有超過三千家。「新技術解救了啤酒。」Cohen 說。

小型啤酒廠需要拿出品質一致的產品,才能奪下更高的市佔率。品質和一致性決定了啤酒廠的生死,尤其是走精釀路線的小型酒廠,然而沒有哪個業者能倖免於難。1970年代之際,因實驗新式釀酒法而製造出難喝的啤酒,幾乎毀掉曾是美國最暢銷的施麗茲啤酒。「我們有將那件事告訴客戶。」Cohen 說。

維持一致性的關鍵:速度。Cohen 只辦了幾場品酒會,試飲者在智慧型手機上按照 25 項因素寫下對酒品的印象,而累積出的資料庫就能讓他挑出二十項釀造啤酒常見的缺失,這些結果得來不易。啤酒業者忙著出貨時就無力顧及一致性,Cohen 說一旦啤酒上了卡車,就不再是業者的責任。

 試飲者透過智慧型手機上 app,輕鬆就能記錄對酒品的意見。
試飲者透過智慧型手機上 app,輕鬆就能記錄對酒品的意見。

快速累積飲酒資料

Cohen 的 11 人團隊開始使用 GPU 進行實驗,將從品酒會取得的資料進行分析,結果速度加快了三倍。而且 Amazon 有提供 GPU 加速伺服器的託管服務,團隊只要付租金就能取得所需的 GPU 運算效能。

拜 GPU 之賜,Cohen 公司的 Gastrograph 軟體如今能在幾秒鐘內,分辨出數十種模糊不清的啤酒風格,像是維也那拉格啤酒、愛爾蘭乾澀又強烈的黑啤酒或柏林白啤酒。

這對於找出不對味的啤酒來說極為重要,像是奶油味的丁二酮就能讓深色,濃稠的波特啤酒和黑啤酒變得更好喝,但與銷售數百萬瓶的清爽味拉格啤酒就不搭。

Cohen 使用 GPU 不單是為了要對啤酒進行分類,還用於建立模型,按照收集到的十萬餘份評論內容分析試飲者產生的特性。

要是少了 GPU 的平行運算架構,Cohen 的團隊就得花上漫長時間去訓練有著多層結構的深度學習神經網路,或是有著眾多樹狀結構的隨機森林模型。Cohen 的團隊使用 NVIDIA 的「R」字頭 CUDA 工具組(像是 gputools 和 gmatrix)來提升運算效能,只要幾分鐘就能調校好新模型。

經常舉辦品酒會,代表 Cohen 可以輕鬆找到試飲員。
經常舉辦品酒會,代表 Cohen 可以輕鬆找到試飲員。

下一步:壯大公司。現為 Analytical Flavor Systems 執行長的 Cohen 有個有名的客戶 Ottoʼs Pub and Brewery,而許多業者則是在不公開的情況下跟他合作,還有多家業者正在考慮跟他合作。他正在進行第一輪的創業資金招募,同時打算搬到新的辦公室,那是一處老舊的聯誼會會所,足夠他創業使用。

每個創業者有相似的故事,卻有一個例外:Cohen 說請人這件事「很簡單」,每天喝喝啤酒就能創造出新的事業。每喝完一瓶啤酒,Cohen 就獲得更多資料。
照片提供(上圖):Kate Borkowski保留部分權力