Производитель самого продаваемого в Японии пива Asahi Group Holdings сообщил о кибератаке, которая нарушила работу нескольких его подразделений. Инцидент парализовал работу по оформлению заказов и доставке, по той же причине для общественности недоступны кол-центр и служба-поддержки.

Пять причин полюбить HONOR Pad V9

Пять причин полюбить HONOR X8c

Hollow Knight: Silksong — песнь страданий и радостей. Рецензия

Почему ИИ никак не сесть на безматричную диету

HUAWEI FreeArc: вероятно, самые удобные TWS-наушники

Пять причин полюбить HONOR Magic7 Pro

Фитнес-браслет HUAWEI Band 10: настоящий металл

Обзор умных часов HUAWEI WATCH 5: часы юбилейные

Источник изображения: asahigroup-holdings.com

Asahi — одна из крупнейших в Японии пивоваренных компаний, занимающая около трети рынка. В ней работают 30 000 человек, в год она выпускает 100 млн гектолитров напитков (10 млрд литров), в 2024 году её выручка составила $20 млрд. В компанию входят четыре крупнейших отдела: в Японии, Европе, Океании и Юго-Восточной Азии; Asahi принадлежат такие бренды как Peroni, Pilsner Urquell, Grolsch и Fullers.

Кибератака затронула только японские подразделения. Расследование продолжается, и пока рано говорить о раскрытии или краже данных. «На текущий момент Asahi Group Holdings, Ltd. переживает вызванный кибератакой системный сбой, повлиявший на деятельность компании в Японии. В настоящее время не подтверждены утечки личной информации или [иных] данных клиентов третьим лицам», — гласит объявление на сайте производителя.

Компания принесла извинения клиентам и деловым партнёрам за причинённые неудобства. Сейчас Asahi выясняет причину сбоя и пытается восстановить работу парализованных подразделений. Кибератака началась около 7:00 по местному времени (1:00 мск) 29 сентября, пишет BleepingComputer со ссылкой на несколько источников. На вопросы о шифровании данных в результате вирусной атаки и о требовании выкупа со стороны хакеров в компании не ответили. Ни одна из занимающихся распространением вирусов-вымогателей группировок не взяла на себя ответственность за инцидент.

Изготовление вкусного пива – сложная задача. Крупные пивоварни используют сотни обученных дегустаторов для тестирования новой продукции. Но проведение таких дегустаций обходится недёшево, а восприятие вкуса весьма субъективно. Исследование журнала Nature Communications показало, что новые модели ИИ могут не только предсказать, как потребители оценят вкус пенного напитка, но и посоветовать пивоварам, какие компоненты следует добавить для повышения популярности пива.

Почему ИИ никак не сесть на безматричную диету

Фитнес-браслет HUAWEI Band 10: настоящий металл

Пять причин полюбить HONOR Magic7 Pro

HUAWEI FreeArc: вероятно, самые удобные TWS-наушники

Пять причин полюбить HONOR X8c

Hollow Knight: Silksong — песнь страданий и радостей. Рецензия

Обзор умных часов HUAWEI WATCH 5: часы юбилейные

Пять причин полюбить HONOR Pad V9

Исследователи решили использовать нейросеть, чтобы помочь производителям разрабатывать новые продукты питания и напитки или корректировать существующие рецепты для лучшего соответствия вкусам потребителей. Использование ИИ обещало сэкономить существенное количество времени и денег на проведение испытаний. Требовалось создать набор данных для обучения ИИ, который объективно отражал бы общую оценку вкуса, включая ноты хмеля, дрожжей и солода, внешний вид пива, его аромат и общее качество напитка.

Исследователям понадобилось пять лет и химический анализ 250 коммерческих сортов бельгийского пива, чтобы должным образом обучить нейросеть. Исследователи объединили эти анализы с субъективными оценками от квалифицированной дегустационной комиссии и добавили результаты из 180 000 обзоров тех же сортов пива на популярной онлайн-платформе RateBeer. Этот большой набор данных, который связывает химические данные с сенсорными характеристиками, использовался для обучения 10 моделей ИИ, чтобы научить их точно предсказывать вкус, запах и ощущение пива, а также вероятность того, что потребитель поставит ему высокую оценку.

Чтобы сравнить модели, исследователи разделили данные на обучающий набор и тестовый набор. После того как модель была обучена на данных из обучающего набора, они оценивали её способность прогнозировать оценку пива при помощи тестового набора. В результате был сделан вывод, что все модели лучше, чем подготовленная группа экспертов-людей, предсказывали рейтинг пива, полученный от RateBeer.

С помощью этих моделей исследователи смогли определить конкретные соединения, которые способствуют повышению потребительской оценки пива: люди с большей вероятностью высоко оценили пиво, если оно содержало эти конкретные соединения. Например, модели предсказывали, что добавление молочной кислоты, которая присутствует в кислом пиве с терпким вкусом, может улучшить другие сорта пива, сделав их более свежими.

«Мы попросили модели проанализировать пиво, а затем спросили их, как мы можем сделать его лучше? — говорит профессор Левенского университета Кевин Верстрепен (Kevin Verstrepen). — Затем мы внесли [предложенные ИИ] изменения в пиво, добавив вкусоароматические соединения. И о чудо — как только мы провели слепую дегустацию, пиво улучшилось и стало более популярным».

Источник изображения: Pixabay

По его словам, одно из интересных применений этого исследования заключается в том, что его можно использовать для производства более качественного безалкогольного пива, что является серьёзной проблемой для индустрии напитков. Исследователи использовали предсказания модели, чтобы добавить смесь соединений в безалкогольное пиво, которое дегустаторы-люди оценили значительно выше, чем его предыдущее воплощение.

По словам профессора пищевых наук Кэролин Росс (Carolyn Ross), не принимавшей участия в исследовании, использование ИИ может оказаться чрезвычайно полезным при изучении состава и питательности пищевых продуктов, а также адаптации ингредиентов к различным группам населения. Например, по её словам, пожилые люди находят сложные комбинации ингредиентов менее привлекательными. «Мы получаем возможность так много всего исследовать, особенно когда мы изучаем разные группы населения и пытаемся разработать для них конкретные продукты», — считает она.