Artificial intelligence-based approaches for traditional fermented alcoholic beverages’ development: review and prospect

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作者
Huakun Yu,Shuangping Liu,Hui Qin,Zhiping Zhou,Hongyuan Zhao,Suyi Zhang,Jian Mao
出处
期刊:Critical Reviews in Food Science and Nutrition [Informa]
卷期号:: 1-11 被引量:2
标识
DOI:10.1080/10408398.2022.2128034
摘要

Traditional fermented alcoholic beverages (TFABs) have gained widespread acceptance and enjoyed great popularity for centuries. COVID-19 pandemics lead to the surge in health demand for diet, thus TFABs once again attract increased focus for the health benefits. Though the production technology is quite mature, food companies and research institutions are looking for transformative innovation in TFABs to make healthy, nutritious offerings that give a competitive advantage in current beverage market. The implementation of intelligent platforms enables companies and researchers to gather, store and analyze data in a more convenient way. The development of data collection methods contributed to the big data environment of TFABs, providing a fresh perspective that helps brewers to observe and improve the production steps. Among data analytical tools, Artificial Intelligence (AI) is considered to be one of the most promising methodological approaches for big data analytics and decision-making of automated production, and machine learning (ML) is an important method to fulfill the goal. This review describes the development trends and challenges of TFABs in big data era and summarize the application of AI-based methods in TFABs. Finally, we provide perspectives on the potential research directions of new frontiers in application of AI approaches in the supply chain of TFABs.
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