C'è qualcosa di irresistibile nei cupcake leggeri e soffici! Anche se a prima vista questi deliziosi dessert possono sembrare semplici, i pasticceri sanno che per ottenere la ricetta perfetta servono prove estenuanti.
In passato, ho faticato a padroneggiare il processo di lievitazione. I cupcake richiedono bolle d'aria all'interno dell'impasto per creare una consistenza leggera e spugnosa. Di solito si ottiene con due metodi: usando il lievito in polvere e mescolando uova e zucchero.
Domanda di ricerca: qual è il tempo di miscelazione ideale (di uova e zucchero) e la quantità ottimale di lievito in polvere necessaria per ottenere la massima lievitazione dei cupcake senza comprometterne la leggerezza?
Perché utilizzare l'ottimizzazione bayesiana per la panificazione?
Il motivo principale per utilizzarlo è che preparare infornate di cupcake richiede molto tempo! Poiché l'Ottimizzazione bayesiana utilizza l'apprendimento attivo e adattivo, può potenzialmente ridurre i test non necessari. Inoltre, i cupcake sono sensibili a piccole variazioni. I progetti sperimentali tradizionali potrebbero "ignorare" la regione ottimale target.
Risposte/obiettivi
- Altezza massima (cm) : tra 2-6 cm
- Peso minimo (oz) : tra 0,5-3 oz
Fattori
- Tempo di miscelazione (min) per uova e zucchero: limitato tra 1 e 10 minuti
- Lievito in polvere (oz) : limitato tra 0,01-0,15 oz
La ricetta per questo studio è stata convertita in once per l'utilizzo con una bilancia da cucina standard. Tutti gli ingredienti, tranne il lievito, sono stati mantenuti costanti.
La ricetta
| Uova |
0,9 once |
| Burro |
1 oz |
| Latte |
2,25 once |
| Farina |
2,25 once |
| Lievito in polvere |
VARIA (0,08 oz) |
| Sale |
0,02 once |
| Zucchero |
1,5 once |
Procedura
Mescolare uova e zucchero con uno sbattitore elettrico per un tempo specificato dalla piattaforma di ottimizzazione bayesiana di JMP Pro. Quindi, unire burro fuso, latte e ingredienti secchi alle uova e allo zucchero. Incorporare piccole quantità di ingredienti secchi al composto liquido, non più di 30 secondi.
Versare 55 g di impasto in un pirottino per cupcake e posizionarlo su una teglia. Cuocere il cupcake a 175 °C per 25 minuti.
Togliete il cupcake dalla teglia e misuratene l'altezza (in cm) con un righello standard. Misurate il peso in once con la bilancia da cucina (inclusa la confezione).
Registra i risultati e inizia la prova successiva.
Risultati
Utilizzando due prove iniziali come dati storici, sono state necessarie sei iterazioni di Ottimizzazione bayesiana per raggiungere un tempo di impasto e una quantità di lievito ottimali. Si veda la tabella dei dati qui sotto:
Le migliori iterazioni di Ottimizzazione bayesiana : mescolare uova e zucchero per nove minuti, abbinati a 0,35 g di lievito in polvere. Prove sperimentali con queste quantità hanno prodotto cupcake alti e dal peso ridotto.
The winner (with icing)!The winner (with icing)!The winner (with icing)!The winner (with icing)!The winner (with icing)!Il vincitore (con glassa)!
Cupcakes from experimental runs. Notice the height differences, which are between 0.8-1.5 cm.Cupcakes from experimental runs. Notice the height differences, which are between 0.8-1.5 cm.Cupcakes from experimental runs. Notice the height differences, which are between 0.8-1.5 cm.Cupcakes from experimental runs. Notice the height differences, which are between 0.8-1.5 cm.Cupcakes from experimental runs. Notice the height differences, which are between 0.8-1.5 cm.Cupcake provenienti da prove sperimentali. Notate le differenze di altezza, che vanno da 0,8 a 1,5 cm.
Conclusioni
Nonostante le inevitabili stranezze di misurazione nel processo di cottura, i cupcake finali prodotti da Ottimizzazione bayesiana erano piuttosto gustosi:smiling_face_with_smiling_eyes: I cupcake erano alti e spaziosi, perfetti per una festa di compleanno!
Nel complesso, questa sessione di cottura è stata un "dolce" successo, poiché gli obiettivi di massimizzare l'altezza del cupcake e minimizzarne il peso sono stati raggiunti. Questo semplice esempio è una delle innumerevoli applicazioni dell'Ottimizzazione bayesiana in JMP Pro.
Un esempio molto bello e semplice di ottimizzazione sperimentale basata sui dati. Lo adoro.
Caso d'uso molto bello e semplice @bradley_bowen , grazie per la condivisione!
Grazie alla sua natura iterativa, l'ottimizzazione bayesiana si presta molto facilmente e rapidamente alla creazione di belle visualizzazioni animate per comprendere meglio i meccanismi e il funzionamento interno dell'algoritmo.
Ho riprodotto il tuo set di dati e creato questo grafico a bolle che mostra dove l'algoritmo ha consigliato i punti nel tuo spazio sperimentale, con la formula di previsione per la risposta in altezza come immagine di sfondo.
È anche possibile mostrare come la risposta superficiale prevista cambia con l'aggiunta di punti e maggiori informazioni, o anche come la varianza prevista nello spazio sperimentale può essere ridotta.
Ottimo lavoro @bradley_bowen : è fantastico vedere come l'ottimizzazione bayesiana possa essere applicata anche a qualcosa come la panificazione!
@Victor_G - è un ottimo consiglio per la visualizzazione, potrei rubare l'idea:)
