“除了维生素C，大多数功能性成分的味道都不是很好，”分析风味系统公司(the Analytical Flavor Systems)的首席执行官杰森·科恩(Jason Cohen)说。
当分析风味系统刚成立时，公司专注于质量控制和保证，过程优化和预测制造。科恩说，这项技术对新产品开发的影响要远远大于它对防止啤酒“口味漂移”的影响。
科恩表示:“这是一个有价值的解决方案，但与新产品开发相比，它的需求还远远不够。”“公司回到我们这里，基本上说，‘我们在工厂里不会犯很多错误，我们只是不知道我们应该做什么。’”我们能用这项技术告诉我们市场需要什么吗?’结果，答案是肯定的。”
向协助食品和饮料生产商开发新产品的转变，帮助Analytical Flavor Systems在首轮融资中筹集了400万美元，并在上海开设了新的全球办事处。
科恩说，传统的新产品开发可能是高度可变的，而且往往不是基于对一般人群的稳健而准确的描述。结果，大多数新产品开发都失败了。?
“我们考虑的方式是，我们不会优化第一次购买，因为第一次购买没有人知道他们会是什么味道。我们优化的是第二次、第三次和第四次购买，确保他们喜欢反复购买的产品 营养成分-美国运动营养峰会，圣地亚哥，2020年2月3-5日。
分析口味系统公司的人工智能和机器学习平台Gastrograph能够模拟人类的感官感知，并预测食品和饮料产品的消费者偏好。Gastrograph AI帮助生产商为目标消费者群体建模、理解和优化产品的味道、香气和质地。
如何,到底是什么?科恩表示，该公司已经收集了最大的感官数据集，这些数据来自纽约市一个50人的常设委员会，他们每天开会三次，从周一到周五，每天如此。它还在美国和全球拥有类似的小组。
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科恩解释说:“他们会品尝市场上任何一种新的、有趣的产品。”拥有如此广泛的消费者反馈数据集(来自数千个产品测试面板)，使得分析口味系统能够预测地区和人口层面的偏好。?
“我们利用市场调查来逆向工程驱动市场的偏好。我们已经有了数据，所以我们可以问正确的问题。”科恩补充道。
“我们能做的第二件事就是把预测结果与一堆竞争者进行对比。我们可以进行全面的探索性搜索，找出三到四种市场上不存在的、没有直接竞争对手的、我们预计更受欢迎的潜在口味。”
以能量饮料为例，该公司可以通过其胃图平台运行一个能量饮料配置文件，以确定哪些成分可以调整，以开发一个首选的口味配置文件。
“如果你运行一个能量饮料配置文件直接通过我们的优化或开发周期,人工智能也会天真地认为咖啡因是苦的,但我们可以做的是,利用人工智能和寻找口味,最重要的是基础,它能想出公式,主动或被动地屏蔽功能成分的味道。我们实际上可以制造出一种含有大量咖啡因的产品，它会使用一系列的味道来阻止或改变人们对咖啡因的感知。”
欢迎收看美国裸体成分秀的第二天，杰森·科恩为您带来的报道 运动营养峰会2月3日至5日，圣地亚哥。科恩将加入一个专家小组，讨论人工智能如何在运动营养类中发挥作用。
