Оригинал Better Beer Through GPUs: How GPUs and Deep Learning Help Brewers Improve Their Suds.
Перевод предоставлен московским офисом NVIDIA. В сопроводительном письме было сказано: «В преддверии окончания рабочей недели — интересная история из корпоративного блога NVIDIA про пиво, GPU и предпринимательскую смекалку 
».
История Джейсона могла бы стать отличным сюжетом для сериала «Кремниевая долина», если бы она случилась где-нибудь в Пало-Альто, а не в шумном колледже Пенсильвании. В этом месте тот факт, что Джейсон обратился к графическим процессорам в своей пенной работе, вряд ли кого-то удивит.
Это история человека, который не изучал маркетинг, чтобы продавать свой продукт — программное обеспечение для контроля качества пива, предназначенное для производителей пива. Но, конечно, ему пришлось обратиться к основам маркетинга, чтобы сделать свой продукт. Ответ, как ни странно, нашелся в бесплатном пиве. Именно эта находка позволила предпринимателю занять центральное место в пенном бизнесе пивоварения – бизнесе, который развивается так быстро, что Джейсону пришлось обратиться к графическим процессорам, чтобы в нем не утонуть.
Джейсон Коуэн (Jason Cohen), генеральный директор Analytical Flavor Systems
Бесплатное пиво? Да!
Вот тогда-то Джейсону и пришла в голову мысль про бесплатное пиво, которое и помогло ему собрать необходимые данные. Желающих было хоть отбавляй, какие бы сорта пива Джейсон им ни предлагал. Горький индийский светлый эль. Пряный пильзнер. Доппельбок с шоколадным привкусом. Пробные порции по 50-80г уходили на ура.Через несколько недель у Джейсона уже было достаточно информации для полноценной аналитики. Собранная база, например, позволяла определять недостатки того или иного сорта. Например, пиво с привкусом свежесрезанной травы содержит слишком много цис-3-гексенола. Это происходит, когда в производстве используются несвежие шишки хмеля. Такая информация будет полезна любому пивовару.
С каждым глотком база данных Джейсона Коуэна прирастает
Тогда Джейсон понял, что проект вышел за рамки исследования и может стать полноценным бизнесом. 11% от общего объема продаж американского пива в прошлом году пришлось на долю небольших пивоварен. При этом, эти быстро растущие компании заработали 19% от 101.5 млрд долларов продаж пива в рознице.
Пивное море возможностей
Сегодня рынок пива в США развивается стремительными темпами и переживает настоящий расцвет. В 1983 году в стране был всего 51 пивовар. Ведущей шестерке принадлежало 92% рынка. Широкий доступ к новым технологиям в корне изменил расклад. За последние два десятилетия появилось множество небольших компаний, оснащенных новыми доступными технологиями, такими, как автоматизированная качественная система консервации. И теперь их уже больше 3000. “Новые технологии – это то, что спасло пиво!” - говорит Джейсон.Чтобы захватить еще большую долю рынка, небольшим пивоварням нужно продумывать каждый шаг. Качество продукта и продуманная стратегия развития для небольших пивоваров, особенно для производителей крафтового пива, - это вопрос жизни и смерти. Но никто не застрахован навеки. В 70-е годы эксперименты над методами пивоварения уничтожили одного из лидеров рынка компанию Schlitz, так как они просто испортили вкус пива. “Именно эту историю мы рассказываем нашим клиентам”, - объясняет Джейсон.
Скорость – это ключевой фактор успеха. Разработка Джейсона позволяла ему выявлять 20 наиболее частых проблем пива всего за несколько дегустаций - дегустаторы отмечали свои ощущения на смартфонах по 25 параметрам, однако получение итоговых результатов занимало много времени. Для пивоваров отсроченные результаты аналитики были менее полезны, ведь, как только пиво было отгружено, оно им больше не принадлежало.
Приложение для смартфона позволяет дегустаторам с легкостью отмечать свои ощущения от напитка
Обработка данных становится быстрее
Тогда команда Джейсона, состоящая из 11 человек, начала экспериментировать с графическими процессорами. Переход на GPU позволил им втрое ускорить анализ данных, полученных от дегустаторов. Доступ к вычислительным ресурсам оказался простым и экономичным - поскольку Amazon предоставляет в аренду GPU-ускоренные серверы, команда аналитиков их просто арендует, когда в этом возникает необходимость.Благодаря использованию GPU, программное обеспечение компании Gastrograph может определять десятки сортов пива — венские лагеры, ирландские стауты и берлинские вайсбиры – всего за несколько секунд, а не за несколько минут, как было раньше.
Это важный момент при идентификации возможных проблем пива. Так, маслянистый диацетил улучшает плотную кремовую текстуру темных портеров и стаутов. Но его наличие - это смертельная ошибка для популярных лагеров.
Джейсон применяет графические процессоры не только для классификации пива. С помощью GPU он создает модели, которые помогают анализировать полученные от дегустаторов данные, сопоставляя их с уже существующей базой, состоящей из более чем 100 000 описаний видов пива.
Без вычислительных возможностей GPU команде Джейсона потребовалось бы много времени, чтобы, например, обучить глубокие многослойные нейронные сети. Но, благодаря инструментам NVIDIA CUDA, таким, как gputools и gmatrix, процесс происходит значительно быстрее. Поэтому теперь на настройку модели уходит всего несколько минут.
Регулярные пивные дегустации позволяют Джейсону с легкостью нанимать персонал
Вот и все. Вполне знакомая история для каждого предпринимателя, не так ли? За одним исключением: в отличие от многих других стартапов, Джейсону нанимать персонал очень легко. В конце концов, это бизнес, построенный на регулярных пивных дегустациях. И с каждым глотком база данных Джейсона становится все весомее.