Искусственный интеллект предсказывает аромат виски лучше, чем человек
Новости Аргентины
Искусственный интеллект может предсказать аромат виски лучше, чем эксперт. Это выяснилось в ходе нового исследования, которое показало, что алгоритмы машинного обучения справились с задачей лучше, чем специалист по ароматам. Результат поразителен из-за особенностей виски: его ароматический профиль можно определить по более чем 40 соединениям, и он может содержать еще большее количество летучих, неароматных соединений. Но химики смогли сделать это в новом исследовании, опубликованном в Communications Chemistry. Для этого они использовали два алгоритма: OWSum и CNN. Первый представляет собой статистический инструмент для предсказания молекулярных запахов, а второй - конволюционную нейронную сеть, способную обнаруживать взаимосвязи в очень сложных наборах данных. Одной из таких связей могут быть наиболее влиятельные молекулы и атрибуты аромата. Андреас Грасскамп, научный сотрудник Фраунгоферовского института технологического машиностроения и упаковки IVV во Фрайзинге и ведущий автор исследования, рассказал AFP: «Химикам был предоставлен список молекул в 16 образцах виски, включая десятилетний Talisker Isle of Skye Malt, Glenmorangie Original, Four Roses Single Barrel, Johnnie Walker Red Label или Jack Daniel's, среди прочих, и дескрипторы аромата, определенные для каждого образца группой из одиннадцати экспертов. Затем алгоритмы были использованы для определения страны происхождения и пяти доминирующих нот каждого виски. «Алгоритм OWSum смог определить, является ли виски американским или шотландским, с точностью более 90 %. При этом он показал четкие различия между двумя национальностями. С одной стороны, он обнаружил, что виски из США сильно ассоциируются с такими соединениями, как ментол и цитронеллол, и имеют карамелизованные ноты. С другой стороны, виски из Шотландии были ближе к метилдеканоату и гептаноиновой кислоте, а также к нотам «яблока», «растворителя» и «фенола», которые ассоциируются с дымным или лекарственным ароматом. «Затем они попросили оба алгоритма предсказать обонятельные качества виски на основе обнаруженных молекул и их структурных характеристик. И им это удалось: они смогли определить пять доминирующих нот виски в среднем более точно и последовательно, чем любой эксперт в составе комиссии. «Мы обнаружили, что наши алгоритмы лучше согласуются с результатами комиссии, чем каждый отдельный ее участник, что позволяет лучше оценить общее восприятие запаха, - говорит Грасскамп, - В будущем это можно будет использовать для определения подделок виски или того, обладает ли купажированный виски ожидаемым ароматом, что поможет ограничить необходимость в оценочных комиссиях». Грасскамп также считает, что теоретически они могут получить аналогичные результаты с вином: «Все, что нужно этим инструментам, - это список соединений, обнаруженных в образце, и соответствующие им дескрипторы. Сложность заключается в более тонких деталях, например, в определении того, достаточно ли характерны ароматы вина для алгоритма искусственного интеллекта«, - говорит он.» «По информации AFP» Телеграм-канал "Новости Аргентины"