Inteligența artificială, utilizată pentru prezicerea aromelor whisky-ului. Rezultate superioare celor obținute de experți
Conform unui studiu publicat joi, algoritmii de învățare automată au demonstrat abilitatea de a prezice aromele domninante ale diferitelor tipuri de whisky cu o precizie mai mare decât experții în domeniu, informează AFP.
În mediu, majoritatea mirosurilor sunt constituite dintr-un amestec complex de molecule care interacționează cu sistemul olfactiv uman pentru a produce o impresie specifică. Acesta este și cazul whisky-ului, ai cărui arome pot fi influențate de peste 40 de compuși și care poate include și mai mulți compuși volatili non-odoranți.
Astfel, evaluarea sau prezicerea caracteristicilor aromatice ale whisky-ului bazându-se doar pe compoziția sa moleculară este o provocare. Totuși, chimiștii au reușit să depășească această dificultate prin utilizarea a doi algoritmi de învățare automată, așa cum este prezentat într-un studiu publicat în revista Communications Chemistry.
Precizie de peste 90%
Primul algoritm, OWSum, este un instrument statistic destinat prezicerii aromei moleculare, creat de autorii studiului. Al doilea algoritm, denumit CNN, este o rețea neuronală convolută ce ajută la descoperirea relațiilor din seturi de date complexe, cum ar fi cele între „molecule și caracteristicile aromatice cele mai influente” din whisky. Această explicație a fost oferită de Andreas Grasskamp, cercetător la Institutul Fraunhofer pentru Ingineria Procesării și Ambalajelor IVV din Freising, Germania, care este și principalul autor al studiului.
Cercetătorii au antrenat cei doi algoritmi cu o listă de molecule identificate prin cromatografie în fază gazoasă și spectrometrie de masă—tehnici provenite din analiza a 16 eşantioane de whisky, inclusiv Talisker Isle of Skye Malt (cu vechimea de 10 ani), Glenmorangie Original, Four Roses Single Barrel, Johnnie Walker Red Label și Jack Daniel’s.
De asemenea, au fost incluse descrierile aromelor determinate pentru fiecare eşantion de un panel format din 11 experți. Algoritmii au fost utilizați pentru a identifica țara de origine a fiecărui whisky și cele cinci note dominante.
OWSum a reușit să determine dacă un whisky este american sau scoțian cu o precizie de peste 90%. Detectarea moleculelor de mentol și citronelol a fost asociată în mod semnificativ cu clasificarea americană, în vreme ce moleculele de decanoat de metil și acid heptanoic au fost în mod particular legate de whisky-urile scoțiene.
Producătorii vor putea reduce costurile
Algoritmul a reușit de asemenea să identifice notele caramelizate ca fiind cele mai tipice pentru whisky-urile americane, în timp ce caracteristicile precum „măr”, „solvent” și „fenolice” (care se descriu adesea ca un miros afumat sau medicinal) au fost corelate mai mult cu whisky-urile scoțiene.
În continuare, cercetătorii au solicitat celor doi algoritmi, OWSum și CNN, să prezică caracteristicile olfactive ale whisky-urilor bazându-se fie pe moleculele identificate fie pe structurile lor.
Cei doi algoritmi au reușit să identifice cele cinci note dominante pentru fiecare whisky analizat cu o precizie și coerență superioară medie, comparativ cu experții din panel.
„Am constatat că algoritmii noștri s-au adaptat mai bine la rezultatele panelului decât fiecare membru individual, furnizând astfel o estimare mai precisă a percepției generale a aromelor”, a subliniat Andreas Grasskamp.
Aceste metode de învățare automată ar putea fi folosite și pentru a identifica produsele contrafăcute sau pentru a evalua dacă un amestec de whisky va avea aroma așteptată, ceea ce ar putea contribui la reducerea costurilor prin limitarea nevoii de evaluare umană.
