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GPU还能这样用?AI赋能啤酒酿造技艺

GPU还能这样用?AI赋能啤酒酿造技艺

2020-08-21 11:39

#人工智能 #深度学习


有些人做梦会梦到代码,有些人会梦到啤酒,NVIDIA的Eric Boucher则“一箭双雕”,并由此打造了一款适合夏日畅饮、口感清爽的金色麦芽啤酒——Full Nerd #1。

Eric是GPU系统软件内核驱动程序团队的一名工程师。五月的一个夜晚,他在睡梦中还在纠结两个问题:

其一,他需要从他所管理的系统中的隐蔽日志中提取关键信息,以帮助他的团队更快地响应问题。

其二,作为一名资深的家庭酿酒师,Eric正在探索一种新口味啤酒的酿造方法。

“一早醒来,我便知道自己接下来该如何做了,”Boucher说,“我几乎一夜都处在半梦半醒的状态,但也因此将两个问题全部解决。”

解决这两个问题都涉及在NVIDIA TITAN V GPU上进行深度学习,而TITAN V强大的性能似乎倾向于将二者并行处理。

Eric是土生土长的法国人,现居加州萨克拉门托。20年前,受一位在Sun Microsystems工作的朋友兼导师的启发,他开始在家酿制啤酒,这一习惯曾在他的孩子们刚出生的时候短暂中断。

现在孩子们都长大了,他又开始专注于居家酿造啤酒。以往Eric会借助车库和后院的工具和设备,今年春天,Eric引入人工智能来研发酿酒配方。

人工智能虽然在过去已经被用来帮助人们分析啤酒口味,甚至为全新的手工啤酒取名,但Eric的项目更加雄心勃勃,因为它依赖人工智能来创造新的啤酒配方。

“解锁”麦芽酒——GPU赋力想法落地

为了获取模型的训练数据,Eric锚定MoreBeer的全谷物麦芽啤酒食谱。MoreBeer汇集各地酿酒爱好者,Eric通常在那里购买配方工具和配料。

Eric专注于麦芽酒,因为它们酿造起来相对简单、快速,而且包含了各种不同的风格——从口感醇厚的爱尔兰烈性黑啤酒到味道浓郁、令人神清气爽的Kölsch。

wget是一个用于从网页检索内容的开源程序。Eric借助wget保存了四个麦芽酒配方的索引页。随后,他借助Python脚本过滤下载下来的HTML页面并下载pdf文档形式的配方,并将pdf转换为纯文本,再借助另一个Python脚本解释文本并按标准格式生成菜谱。

他将108个配方输入循环神经网络Textgenrnn,其中包括俄罗斯河酒厂(Russian River Brewing)的“传奇”——普林尼一世的配方。循环神经网络是神经网络的一种,它可以基于一系列数据帮助用户预测接下来会发生什么。

考虑到没有人有足够的耐心等待品尝口味出色的啤酒,他在NVIDIA TITAN V GPU上运行了这个程序。Eric估计,GPU的引入将用于学习配方数据库的时间缩短到了7分钟,而借助单个CPU则需要1小时45分钟。

稍作调整后,Eric研发出 10个啤酒配方——从深色的烈性黑啤酒到淡黄色的麦芽酒,味道依次从苦到淡。

令Eric惊喜的是,尽管有一些不可能实现的“迷惑操作”,比如“在麦汁中加入啤酒花或未发酵啤酒45天之后再加入酵母”,大多数配方看起来都很合理。

啤酒也要 “Speed-of-light”

考虑到加州炎热的夏天即将到来,Eric选择了一款金色的麦芽酒。

配方中要求添加的Warrior、Cascade和Amarillo啤酒花特别引起了Eric的兴趣——它们是一种多年生草本植物Humulus lupulus的花,能给啤酒带来从苦味到柑橘味的一系列回味——这真是一个“绝妙的配方”。

Eric说,按此酿造的啤酒给人耳目一新的感受,“它既不太甜,也不太苦,且有一种清新的啤酒花香味,回味持久且复合。”

他将这款啤酒命名为“Full Nerd #1”。

这款融入人工智能的啤酒是Eric酿造的一系列啤酒中最新款,这些啤酒的命名都十分有趣——其中一款被命名为Groot的啤酒就是用以纪念漫威电影《银河护卫队》(Guardians of The Galaxy)中的“树人”格鲁特。

Eric的下一个目标是借助人工智能酿造一种适合冬天饮用的烈性黑啤酒,或者是一种口感清爽的啤酒,只是需要冷藏数月才能到达最佳赏味期。

不过,就目前而言,人们还是可以品尝到很多优质酿造——数量之多甚至可能过剩。Eric经常和他的“武友”们分享他的杰作。但是,在全球新冠肺炎疫情的影响下,所有人都需要保持社交距离,5加仑(40品脱)的啤酒足以让不太会喝酒的人们 “不胜酒力”。

如此看来,Eric似乎发现了一个深度学习也无法帮他解决的问题——让我们为此欢呼(干杯!)

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