Jason Cohen希望帮助Microbrewers制作更好的啤酒。所以他创建了一个应用程序，然后他使用图形处理单元（GPU）或图形芯片更快地运行三倍。

以上：Jason Cohen使用胃陶瓷。

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大多数人可能只是满足于争论在酒吧中的“少填充，味道很棒”。

但是，科恩是啤酒厂协会的普遍存在全国各地的微生物的数据科学家和粉丝，这占业内行业的19％，占销售额的1015亿美元。

但宾夕法尼亚州州立学院的企业家们恼火，啤酒批次并不总是以他想要的方式结果。他的故事表明了如何随机问题 - 与技术无关 - 可以通过大数据分析和最新的计算技术解决。

因此，他创建了一个程序，令人讨厌，可以在啤酒中找到瑕疵，只需少数味道。Cohen在接受VentureBeat采访时表示，该应用程序允许品尝者填写其24种不同风味特征的印象。

“每个人都喜欢相信他们是一个辛苦的雪花，一切都味道不同，”科恩说。“当我们建模人工智能时，我们模拟了对潜在刺激的生理反应。味道不会改变。但他们对它的看法。因此，我们确定了24个味道属性，这些属性是年龄，性别，种族和过去品尝经验的独立性。“

该应用程序将数据发送到公司应用其人工智能和机器学习算法的数据中心。然后它将数据提供给仪表板。客户可以实时登录并查看其结果。

在NVIDIA的GPU上运行它恢复了三倍的分析。这是啤酒制造商决定是否在卡车上放置啤酒箱时至关重要。

科恩还在使用GPU和深度学习，创建有助于分析品味型材的模型，以防止10万啤酒评论。

科恩有一些顾客排队，他正在努力提高他的第一轮风险资金。微生物行业已经发展到3,000左右的酿酒厂。

“大多数Microbreweries都有比想要承认更多的变化，”Cohen。“这对这个行业不好。”

科恩的父母是细橄榄油的鉴赏家，他继承了他们的薄饼口味，以获得精美的食物。他是专业的茶叶，然后从佛罗里达队到宾夕法尼亚州国家，在那里学习政治科学。

在宾夕法尼亚州，他创立了宾夕法尼亚州德国茶园，现在是世界上茶和茶文化的领先权力之一。为了改善茶，他不得不乞求大学生喝茶并记录他们的印象。这并不容易。

所以他转向提供免费啤酒。志愿者进入了开车。在几周之内，科恩有一个数据，他用它来发出错误。他发现味道像鲜切草一样品味的啤酒具有太多化合物，CIS-3-Hexen-1-OL。当啤酒花陈旧时出现了。

科恩说，他的数据让他只用少量品尝喝啤酒中的20个常见缺陷。加快分析，科恩和他的11名员工团队轻拍亚马逊的基于GPU的服务器。该软件现在能够在几秒钟内识别数十个啤酒风格，而不是几分钟。它也能够检测到坏啤酒。

科恩公司分析风格系统，有11名员工。他的第一个客户可以识别是宾夕法尼亚州的奥托的酒吧和啤酒厂。科恩说，最终公司有计划的消费者审查应用程序。

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