Vem pra mais uma matéria cheia de ciência e tecnologia. É o BeerMapper que promete facilitar e muito a nossa vida de apreciadores de cervejas.
(+49 rating, 6 votes)
Loading...Sabe o que me dá tesão de escrever aqui no Papo de Bar? É poder sempre pesquisar e estudar os mais variados assuntos, para esclarecer as dúvidas e entender como as coisas funcionam.
Desde pequeno sempre foi assim, já quebrei muita coisa pra ver como era por dentro e entender como elas funcionavam. E adoro trazer os mais variados campos da ciência pro bar… Matemática, física, biologia, química…
Mas vamos deixar de lenga lenga e falar sobre o
BeerMapper
Bom, pra falar do BeerMapper, vou começar pelo seu idealizador, o Kevin Jamieson.
Kevin é um estudante de Ph.D. da universidade de Wisconsin. Parte do campo de estudo dele, é unir o conhecimento humano, com a alta capacidade computacional disponível nos tempos de hoje.
O insight que ele teve para colocar em prática o que vinha estudando foi o seguinte: Ele foi a um bar e bebeu uma das melhores cervejas de sua vida, mas não conseguia se lembrar de qual era no dia seguinte. Voltou ao bar e disse ao atendente todas as caracteristicas que ele se lembrava, conseguindo reduzir de um total de 40 cervejas daquele tipo, para 6. A partir daí, foi só experimentar as 6 e encontrar a sua cerveja.
Algorítmos e Cerveja
Vamos lá que a agora a porra tá ficando séria, filhotes de Hippocampus erectus!
O nosso amigo Kevin, trabalha com uma pesquisa que podemos chamar de classificação ativa, que se foca em responder a perguntas de formas comparativas. Algo mais ou menos assim: Nós humanos falamos essa cor é “verde”, ou essa cor é “amarela”. Ele usa o algorítmo dele para comparar 2 cores e dizer se uma é mais verde do que a outra. E fazendo comparações em sequência, ele consegue chegar na mais “verde” das cores.
E ele aplicou essa pesquisa, em cerveja. Ele utilizou o banco de dados do ratebeer.com com mais de 10 mil cervejas e fez uma medida de cada característica das cervejas baseado no peso em que cada uma delas tem em relação ao todo, utilizando o sistema de TF-IDF (Freqüência do Termo – Freqüência Inversa do Documento). Falando assim é complicado, mas veja como uma análise dessas se parece:
Agora sim, tô começando a entender…
Depois de criar uma representação de palavras para as cervejas, o passo seguinte é encontrar as 100 cervejas mais próximas de cada cerveja de acordo com um algoritimo de distância euclidiana.
A comparação
Ô dúvida cruel…
Depois disso o sistema de Kevin começa a te perguntar, entre duas cervejas, qual você mais gosta.
Após algumas respostas, o BeerMapper já consegue mapear para você qual o tipo de cerveja que você gosta e ainda sugerir qual outras que você não conhece que tem características muito semelhantes.
Seria como detalhar o “Genoma das Cervejas”
Extraindo os dados
Com esse tipo de análise, chegamos a dados como esses:
O amargor dos tipos de cerveja, quanto mais escuro mais amarga
O malte por tipo, as mais maltadas são as mais escuras
As cores das cervejas por tipo
E como não podia faltar, as cervejas que você mais gosta
Finalizando
Um porém, é que o BeerMapper ainda não está nas lojas de aplicativos, nem da Apple, nem do Google. Segundo Kevin o aplicativo está 97% pronto, mas ainda faltam alguns ajustes de usabilidade da interface, para tornar tudo mais intuitivo e menos confuso para os usuários finais.
Eu não sei vocês, mas cada vez que eu vejo uma prova de conceito como essa que executa de forma tão graciosa a captação de um conjunto amplo de informações, como são as características de uma cerveja e exibi-la de forma tão detalhada e qualitativa para um usuário, eu fico embasbacado e maravilhado com o poder que temos de utilizar o conhecimento a nosso favor.
O que vocês acham?
Fonte: Brainstorm#9
