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米其林三星大厨新菜的创意算法

西餐专题 1st 6月 2018 佛系大厨 49

米其林三星大厨新菜的创意算法

米其林三星大厨新菜的创意算法

Foodpairing 创始人之一Bernard Lahousse

一直学习生物工程的Lahousse发现,他的第一单生意来了。据他回忆,在他读大学时就听说过学界的一个共识,即人类品尝食物时产生的口感其实有75%到95%来自于嗅觉。即使这个百分比被后来一些学者质疑,但是像Charles Spence这般的质疑者也仍然会在论文中再三肯定气味在人类品尝食物时起到的主要作用。基于这一共识,米其林三星餐厅The Fat Duck的大厨提出了一个假说,如果两种食物的气味组成越相似,他们就应该越容易被搭配成一道成功的菜肴。

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食物配对理论示意图

虽然不能百分之百地确定这一假说的准确性,Lahousse决定和他的团队放手一试。他们先利用高效液相色谱法和气相色谱法去分析大量海产品的气味组成,确定他们不同气味的浓度及其嗅觉阈值(引起人嗅觉感觉最小刺激的物质浓度称为人的嗅觉阈值)。因为只有高于嗅觉阈值的气味才可以被人感知,所以Lahousse的团队只用高于阈值的主要气味来定义食物的口感。

在确定了这些食物的气味组成之后,他们将信息输入Foodpairing的数据库,并将其一一与猕猴桃的气味相对比。最终,Lahousse将实验显示最适合的生蚝推荐给了Sang-Hoon,大厨随及用这两样食材创造了Kiwître。这道菜要不仅引起了美食评论家的兴趣,获得了食客的好评,其菜谱更是在欧洲各大美食网站广为流传。

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Kiwître

核心技术

Kiwître是Foodpairing通过化学手段分析,并通过算法配对来开发的第一道菜。在接下来的一段时间内,这种化学与算法相结合的模式加上他们不断组织的线下大厨聚会在短时间内为他们吸引来了不少厨师顾客。西班牙的斗牛犬餐厅和纽约的Eleven Madison Park就在这一时段成为了他们忠实的合作伙伴。

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合作餐厅蓝山餐厅提供的佳肴

除了不断向其日益庞大的数据库中增加各式各类食品的分析数据,Lahousse还带领团队通过机器学习来自动抓取不同地区的消费者在社交网络中关于菜色和潮品口感的讨论,和大厨们放在网上的食谱。基于对这些零散数据的整合与分析,Foodpairing将其服务从科学至上转化为了以消费者为中心。

在对不同社区,地域的人们进行分门别类的信息收集的过程中,这家公司帮助食品公司,了解着每一个人对于不同食物的喜好,试图暖化那些冷冰冰的科学数据,让普通人在每一个平常的日子里,吃到由大型企业为消费者私人订制的食物时,也能心暖暖的。

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上,通机器学抓取的网数据和化学分析所得的科学数据只是Foodpairing最容易被外界获得与模仿的两种信息。而让他们的核心竞争力进一步增强的,是大厨们在Foodpairing网站上使用其食物搭配服务后创造的各式热门的私家菜谱,和普通消费者在使用由他们为各大食品公司设计的应用程序来搭配自己的酸奶、沙拉等食物时创造的所有使用数据

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可见,Foodpairing在为厨师提供搭配建议,为食品公司提供市场预期的同时,逐渐将所有这些厨师和普通消费者聚集在一个以其为中心的闭环里,使其网站能够获得厨师和普通消费者无法为外界获得的宝贵数据。其目的,就是要成为最能掌握厨师与食客的美味心思的人。

正是因为他们获取数据来源的多样,创始人Lahousse认为,与传统的食品研发实验室和市场营销团队比起来,Foodpairing可以为食物企业提供更具有时效性和销量保证的产品创新建议与方案。在分析,聚集,甚至逐步垄断了食品零售业与餐饮业的宝贵数据之后,Foodpairing未来的道路很有可能会越走越稳。

现在,Foodpairing保持着与几乎所有国际大型食品企业的密切合作。在访谈中,创始人Lahousse透露,在他们所有的收入中,为食品企业提供Customer FlavorIntelligence的利润占到了60%,而剩下的40%则是由为第三方提供的食物搭配的Applicator和为大厨提供配对建议的费用平分。一步步地,Foodpairing成为了连接食品企业,大厨和消费者的重要平台,并立志逐步在东西方食物交流中发挥出更加重要的作用。

发展方向

在不断提高产品质量的同时,Foodpairing也在快速的发展壮大。如今除了Foodpairing主公司之外,他们还在成立其他三家公司,其中最成熟的名为Tailor,专门生产机器人调酒师。

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些机器人不精准地出各种尾酒,够为每一位客建立档案,根据其点单历史自动为其推荐符合其口味的新品,利用人工智能新世代的食客提供更加“心的”餐。如今些机器人已在比利小范地投入使用,并将在不断化后进军欧洲甚至是国际市场

虽然规模在不断扩大,Foodpairing却对资本的介入十分谨慎。据创始人透露,当初他们成立Foodpairing,除了有帮助厨师创新菜品的渴望之外,更多的是希望能够通过人工智能减少在研发新品中造成的食物浪费,并通过他们的系统加强食物安全管控,以期最终能够优化顾客的饮食结构,让大家吃的更加健康。所以,他们在选择合作的资本时会非常小心的考察他们是否抱有相似的社会责任感。“我们不是为了赚钱而创新。我们是为了一个更好的世界,一个由更好的食物创造的更好的世界。”

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Foodpairing主页是食物的盛宴

他们也相信由他们提供的Customer FlavorIntelligence的服务可以帮助有志于拓展国际市场的中国厂商制定更加合理的计划,研发更加火爆的新品,从而更快速更有效的获得不同地区消费者的喜爱。他们也欢迎高端餐厅的大厨尝试他们的服务,同时加入由Foodpairing构建的巨大的厨师网络,互相学习,共创佳肴。

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与Foodpairing合作的米其林星级大厨们






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原文始发于微信公众号(西餐教学):米其林三星大厨新菜的创意算法