ИИ-механизм определяет страну происхождения виски с точностью более 90%.
Группа ученых разработала робота, который способен различать американский и шотландский виски, а также определять его ключевые ароматы. Исследование, проведенное Институтом технологических процессов и упаковки имени Фраунгофера в Германии, показало, что алгоритмы машинного обучения уже превосходят опытных сомелье в точности анализа.
Ученые исследовали молекулярный состав 16 видов виски, включая 12-летний Auchentoshan, 10-летний Talisker Isle of Skye Malt, Jack Daniels Tennessee и бурбон Woodford Reserve. Для анализа использовалась инновационная система OWSum, разработанная для прогнозирования молекулярных запахов.
ИИ изучал образцы виски, анализируя их состав и определяя страну происхождения с точностью более 90%. Более того, алгоритм смог выделить пять ключевых ароматов каждого напитка. Например, карамель была определена как наиболее характерная нота для американских виски, а яблочный, растворительный и фенольный (дымный или «лекарственный») — для шотландских.
Результаты работы ИИ сравнили с выводами группы из 11 профессиональных дегустаторов. Алгоритмы показали не только большую точность, но и стабильность, превосходя людей в способности определять характерные ноты напитков.
Создатели проекта считают, что их подход может значительно упростить классификацию виски и выявление его ключевых ароматов. Это открывает новые возможности как для производителей, так и для потребителей, позволяя ускорить разработку новых сортов и облегчить выбор напитков для покупателей.
