富士通与旭酒造株式会社基于AI预测技术对清酒酿造进行验证实验

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2019年02月11日

旭酒造株式会社（总部：日本山口县岩国市，社长：樱井一宏，以下简称：旭酒造）与富士通株式会社（总部：日本东京都港区，社长：田中达也，以下简称：富士通）、株式会社富士通研究所（总部：日本神奈川县川崎市，社长：古田英范，以下简称：富士通研究所），基于富士通研究所开发的可支持日本清酒制作的人工智能（以下简称：AI）预测模型，进行了联合实验，共同酿造由旭酒造生产销售的日本清酒“獭祭”。

背景

旭酒造以“不是为了让人一醉方休，也不是为了销量，而是单纯追求让人回味的酒”为理念，长期以来十分注重酒的品质，不断实践努力酿造出更为精良的清酒。但随着日本社会人口老龄化的加剧，清酒酿造现场很有可能出现人手不足的情况，这样，会影响到“獭祭”酒的稳定供给与品质。为了解决这一课题，该公司多年来一直致力于记录和系统化其酿酒经验，努力实现经验与技能的可视化。

到目前为止，为确保能够稳定采购到酿酒所需的原材料“山田锦”（一种非常适合酿造日本清酒的大米），从2014年4月开始，旭酒造将富士通的粮食农业云—“Akisai”导入到其签约的栽培水稻的农场，致力于大米栽培技术的可视化及共享化，以实现最佳酿酒米的种植。在此基础上，富士通与旭酒造此次又启动了一项联合实验，将富士通研究所的AI技术“Fujitsu Human Centric AI Zinrai”应用于清酒酿造，对每位员工的酿酒经验和酿造高品质清酒的诀窍进行可视化与系统化管理。

图1 旭酒造的日本清酒酿造现场

验证实验概要

1. 试验期限

   2018年4月～6月

2. 试验目的

   通过实际的清酒酿造工序计算预测值，对AI预测模型的适用性进行评估与验证。该AI预测模型是基于旭酒造过去积累的数据，如清酒酿造过程中的温度、不同成分的比重等数据开发的。另外，我们还将结合酿酒现场的测量信息与员工的经验、直觉等行为数据，目标提高AI预测模型的精度。

3. 验证实验内容

   • 该验证实验是在旭酒造的清酒“獭祭”的酿造过程中实施进行的。由旭酒造测量酿造的清酒的成分数据等，基于这些数据，通过使用富士通研究所开发的AI预测模型，提供最佳信息以优化清酒酿造工艺。
   • 为制作出最佳的清酒，旭酒造基于富士通、富士通研究所提供的支持信息，进行清酒酿造。
   • 基于2个周期的验证实验，在提高AI预测模型精度的同时，也对AI在日本清酒酿造方面的有效性和实用性进行验证。
4. 关于AI预测模型

   富士通研究所开发的AI预测模型，是一种能够计算出最佳信息以优化清酒酿造工艺的技术。该技术基于旭酒造过去酿造清酒时获得的相关数据以及生物过程等知识见解，将定义了清酒酿造流程的数学模型与机器学习（使用了清酒所含成分的测量值）进行了结合。旭酒造可通过AI预测模型计算出的支持信息，对清酒酿造过程中使用的设备进行优化控制。通过将此次验证实验得到的数据与旭酒造的反馈相结合，有望提高系统的预测精度和支持信息的复杂性，使系统可以协助进行更优化的清酒酿造。

图2 此次验证实验概要图

今后

旭酒造与富士通、富士通研究所为实现持续酿造高品质清酒，计划通过此次验证实验取得的成果，进一步推进AI在日本清酒酿造过程中的实用化。