Искусственный интеллект опережает экспертов в оценке вкусов виски

Новаторское исследование показало, что искусственный интеллект может определять вкус виски с большей точностью, чем эксперты-люди. Алгоритмы машинного обучения OWSum и CNN были обучены анализировать молекулярный состав и ароматические характеристики различных типов виски, и их результаты превзошли ожидания. Эта технология обещает переосмыслить не только индустрию алкогольных напитков, но и методы их оценки и производства.

Исследователи протестировали алгоритмы на таких образцах виски, как Talisker Isle of Skye Malt, Glenmorangie Original и Jack Daniel's, и получили замечательные результаты. Благодаря этим инновациям искусственный интеллект может революционизировать процессы классификации, обнаружения подделок и даже снизить затраты при производстве напитков премиум-класса.

Как алгоритмы ИИ работают при анализе виски

Обонятельная среда человека чрезвычайно сложна, и для точной идентификации аромата виски требуется анализ более 40 летучих соединений. Традиционно эта задача возлагалась на экспертные группы, но алгоритмы машинного обучения, такие как OWSum и CNN, демонстрируют повышенную точность.

• OWSum: этот алгоритм, разработанный для прогнозирования молекулярных запахов, может определить страну происхождения виски с точностью более 90%. Например, такие молекулы, как ментол и цитронеллол, ассоциируются с американским виски, а метилдеканоат и гептановая кислота типичны для скотча.
• CNN (сверточная нейронная сеть): этот алгоритм анализирует сложные взаимосвязи между молекулами и ароматическими характеристиками, помогая определить доминирующие ноты, такие как карамель для американского виски или дымность для шотландского виски.

Интересным аспектом исследования было использование передовых технологий, таких как газовая хроматография и масс-спектрометрия, для получения необработанных данных, необходимых для обучения алгоритмов.

Влияние на отрасль и будущие применения

Результаты этого исследования открывают двери для множества применений в индустрии алкогольных напитков и за ее пределами.

1. Обнаружение подделки: Искусственный интеллект может быстро определить различия между подлинным и поддельным виски, защищая потребителей и уважаемые бренды.
2. Оптимизация производства: Алгоритмы могут оценить, будет ли смесь иметь желаемый вкус, тем самым уменьшая зависимость от человеческих комиссий и экономя значительные ресурсы.
3. Распространение на другие напитки: Хотя проблемы различаются, технология также может быть адаптирована для вин или других сложных напитков, если доступны подробные молекулярные данные.

Координатор исследования Андреас Граскамп подчеркнул, что результаты, полученные алгоритмами, более последовательны и ближе к общему восприятию группы экспертов, чем индивидуальные оценки ее членов.

Такой подход не только улучшает оценку вкуса, но и открывает путь к более эффективной и инновационной отрасли. Если вам интересно, как можно использовать искусственный интеллект в других областях, ответ кроется в неограниченном потенциале этих алгоритмов, способных преобразовать любой процесс, включающий анализ сложных наборов данных.