Inteligenţa artificială dă clasă oamenilor în mai multe domenii. Se pricepe mai bine și la whisky

Algoritmii de învăţare automată au reuşit să prezică aromele dominante ale diferitelor tipuri de whisky mai bine decât experţii în acest domeniu, potrivit unui studiu publicat joi, informează AFP.

În mediul înconjurător în care trăiesc oamenii, majoritatea mirosurilor sunt constituite dintr-un amestec complex de molecule care interacţionează în sistemul olfactiv uman pentru a crea o impresie specifică. Aşa se întâmplă şi în cazul whisky-ului, al cărui profil aromatic poate fi determinat de peste 40 de compuşi şi care poate să conţină încă şi mai mulţi compuşi volatili non-odoranţi. Astfel, este deosebit de dificil să se evalueze sau să se prevadă caracteristicile aromatice ale unui whisky atunci când cineva se bazează exclusiv pe compoziţia moleculară a acestuia. Totuşi, este tocmai ce au reuşit chimiştii să facă datorită a doi algoritmi de învăţare automată, potrivit rezultatelor unui studiu care au fost publicate joi în revista Communications Chemistry.

Primul algoritm, OWSum, este un instrument statistic de previziune a mirosurilor moleculare dezvoltate de autorii studiului. Cel de-al doilea, denumit CNN, este o reţea neuronală convolută, care ajută la descoperirea relaţiilor ce există între seturi de date foarte complexe. Cum ar fi cele dintre „moleculele şi atributele aromelor cele mai influente” dintr-un amestec de whisky, a explicat Andreas Grasskamp, cercetător la Institutul Fraunhofer pentru Ingineria Procesării şi Ambalajelor IVV din Freising, Germania, principalul autor al studiului.

Cercetătorii i-au „antrenat” pe algoritmi furnizându-le o listă de molecule detectate prin cromatografie în fază gazoasă şi prin spectrometrie de masă (două tehnici ce permit separarea moleculelor din amestecuri şi identificarea lor) în 16 eşantioane de whisky: Talisker Isle of Skye Malt (cu vechimea de 10 ani), Glenmorangie Original, Four Roses Single Barrel, Johnnie Walker Red Label şi chiar Jack Daniel's.

Le-au oferit şi descrieri ale aromelor, determinate pentru fiecare eşantion de un panel compus din 11 experţi. Algoritmii au fost utilizaţi apoi pentru a identifica ţara de origine a fiecărui whisky şi cele cinci note dominante ale sale. Detectarea produselor contrafăcute OWSum a reuşit să stabilească dacă un whisky era american sau scoţian cu o precizie de peste 90%. Detectarea moleculelor de mentol şi citronelol a fost puternic asociată cu o clasificare americană, în timp ce detectarea decanoatului de metil şi a acidului heptanoic a fost în principal asociată cu o clasificare de whisky scoţian.

Algoritmul a identificat, de asemenea, notele caramelizate ca fiind cele mai caracteristice pentru whisky-urile americane, în timp ce notele de „măr”, „solvent” şi „fenolice” (adeseori descrise ca un miros afumat sau medicinal) erau cele mai caracteristice ale whisky-urilor scoţiene. Cercetătorii le-au cerut apoi, în a doua etapă, algoritimilor OWSum şi CNN să prevadă calităţile olfactive ale whisky-urilor bazându-se fie pe moleculele detectate, fie pe caracteristicile lor structurale.

Cei doi algoritmi au reuşit să identifice cele cinci note dominante ale fiecărui whisky oferit spre analiză cu o mai mare precizie şi coerenţă, în medie, decât oricare expert uman care a făcut parte din acel panel.

„Am constatat că algoritmii noştri se aliniază mai bine cu rezultatele panelului decât fiecare membru al panelului luat individual, oferind astfel o estimare mai bună a percepţiei generale a mirosurilor”, a subliniat Andreas Grasskamp.

Aceste metode de învăţare automată ar putea fi utilizate şi pentru a detecta produsele contrafăcute. Sau pentru a evalua dacă un amestec de whisky „va avea aroma aşteptată, ajutând astfel la reducerea costurilor prin limitarea nevoii de a folosi paneluri de evaluare”, a adăugat el.

Ar putea fi obţinute rezultate similare şi pentru vinuri?

„Teoretic, da, tot ce au nevoie aceste instrumente este o listă a compuşilor detectaţi în eşantion şi descrierile lor corespunzătoare”, potrivit lui Andreas Grasskamp.

„Provocarea rămâne în detaliile cele mai fine, cum ar fi chestiunea de a şti dacă aromele vinului sunt suficient de distincte pentru un algoritm AI', a adăugat coordonatorul studiului. 

  Fiți la curent cu ultimele noutăți. Urmăriți DCNews și pe Google News