Один алгоритм смог точнее определить пять наиболее выраженных нот в каждом напитке, чем группа профессиональных сомелье.
Исследователи из Института им. Фраунгофера в Германии использовали технологию для предсказания ароматных нот виски и для определения, был ли напиток произведен в США или Шотландии. Один алгоритм показал точность более 90% при различении спиртных напитков, хотя его эффективность, предполагают эксперты, была бы ниже, если бы он анализировал напитки, на которых не был обучен. В среднем алгоритм определял пять наиболее ярких ароматных нот в каждом виски с большей точностью и стабильностью, чем любой отдельный сомелье из группы.
Ученые собрали химический состав 16 американских и шотландских виски, включая такие марки, как Jack Daniel`s, Maker`s Mark, Laphroaig и Talisker, а также информацию об их ароматах, предоставленную группой из 11 экспертов. Данные использовались для обучения алгоритмов искусственного интеллекта, чтобы прогнозировать пять основных ароматов и определить происхождение напитков на основе их молекулярного состава. Соединения ментола и цитронеллола сыграли ключевую роль в определении американских виски, которые часто обладают карамельным вкусом. В то время как метилдеканоат и гептановая кислота оказались важными для распознавания скотча, который обычно имеет дымный или лекарственный запах.
Группа исследователей, которая проводила эксперимент, видит потенциал использования ИИ не только в производстве виски, но и в других областях, например, для выявления подделок по характерным различиям в запахе или для разработки оптимальных способов смешивания старого переработанного пластика с новыми материалами, чтобы неприятные запахи не были заметны. |
