Un recent studiu publicat în revista Communications Chemistry demonstrează că algoritmii de învățare automată pot prezice aromele whisky-ului cu o precizie mai mare decât experții umani din domeniu. Aceasta deschide noi perspective în evaluarea produselor și detectarea celor contrafăcute, informează AFP și Agerpres.
Cercetătorii au folosit doi algoritmi pentru a analiza compușii chimici din diverse tipuri de whisky din întreaga lume, concentrându-se pe prezicerea notelor dominante de aromă. Potrivit principalului autor al studiului, Andreas Grasskamp, de la Institutul Fraunhofer pentru Ingineria Procesării și Ambalajelor din Freising, Germania, „algoritmii noștri se aliniază mai bine cu rezultatele panelului decât fiecare membru al panelului luat individual”.
Primul algoritm, numit OWSum, este un instrument destinat previziunii mirosurilor moleculare, în timp ce al doilea, CNN, este o rețea neuronală convolută capabilă să descopere relațiile complexe dintre datele chimice analizate. Studiul a folosit 16 eșantioane de whisky, inclusiv Talisker Isle of Skye Malt și Jack Daniel’s, pentru a antrena algoritmii.
OWSum a demonstrat o capacitate impresionantă de a diferenția între whisky-urile americane și cele scoțiene cu o precizie de peste 90%, asociind anumite molecule, precum mentolul și citronelolul, cu whisky-urile americane, și metil-decanoatul și acidul heptanoic cu cele scoțiene. De asemenea, a reușit să identifice note de „caramel”, „măr”, „solvent” sau „fenolice”, caracteristice diferitelor tipuri de whisky.
Algoritmii au fost mai eficienți în identificarea notelor dominante ale fiecărui whisky decât experții umani, contribuind la o evaluare mai coerentă și mai precisă. „Am oferit astfel o estimare mai bună a percepției generale a mirosurilor”, a adăugat Grasskamp.
În plus, aceste tehnologii bazate pe învățarea automată ar putea fi implementate pentru detectarea produselor contrafăcute sau pentru a estima aroma așteptată a unui amestec de whisky, minând astfel nevoia panelurilor tradiționale și contribuind la reducerea costurilor. În teorie, metodologia poate fi aplicată și la alte băuturi, cum ar fi vinul, deși detaliile fine, cum ar fi distinctivitatea aromelor, ar putea reprezenta o provocare, a explicat coordonatorul studiului.