A IA supera os especialistas humanos na distinção do uísque americano do escocês

A inteligência artificial pode distinguir o uísque escocês do uísque americano e, usando dados em vez de provar a bebida, pode identificar os fortes aromas dos ingredientes de forma mais confiável do que os especialistas humanos.

Andreas Grasskamp No Instituto Fraunhofer de Engenharia de Processos e Embalagem da Alemanha, IVV e seus colegas treinaram um algoritmo de previsão de sabor molecular de IA chamado OWSum em descrições de vários uísques.

Então, em um estudo de 16 amostras – nove tipos de uísque escocês e sete tipos de bourbon ou uísque americano – eles encarregaram a OWSum de nomear diferentes bebidas com base nas descrições de palavras-chave de sabor, como floral, frutado, amadeirado ou defumado, usando-as sozinhas. A IA pode dizer de qual país vem uma bebida com cerca de 94% de precisão.

Como o aroma complexo destas bebidas espirituosas é determinado pela ausência ou presença de muitos compostos químicos, os investigadores também alimentaram a AI com um conjunto de dados de referência de 390 moléculas normalmente encontradas no whisky. Quando eles forneceram os dados de IA da espectrometria de massa por cromatografia gasosa que mostraram quais moléculas estavam presentes nas bebidas destiladas amostradas, isso aumentou a capacidade do OWSum de distinguir drams americanos de escoceses para 100 por cento.

Compostos como mentol e citronelol eram uma revelação absoluta para o uísque americano, enquanto a presença de decanoato de metila e ácido heptanóico apontava para o uísque escocês.

Os pesquisadores testaram o OWSum e uma rede neural quanto à sua capacidade de prever as cinco principais palavras-chave de sabor com base no conteúdo químico de um uísque. Com uma pontuação de 1 para precisão perfeita e 0 para imprecisão consistente, o OWSum alcançou 0,72. A rede neural alcançou 0,78 e os participantes do teste humano especialista em uísque alcançaram apenas 0,57.

“(Os resultados) sublinham o facto de que é uma tarefa complexa para os humanos, mas também é uma tarefa complexa para as máquinas – mas as máquinas são mais consistentes que os humanos”, disse o membro da equipa. Satnam SinghTambém no Instituto Fraunhofer. “Mas isso não quer dizer que os humanos não sejam necessários: pelo menos neste momento precisamos deles para treinar as nossas máquinas.”

Nenhum dos modelos leva em consideração a concentração das moléculas, apenas a sua ausência ou presença, que os pesquisadores esperam corrigir e que poderá proporcionar maior precisão.

Grasskamp diz que essas ferramentas de IA poderiam ser usadas em destilarias para controle de qualidade ou para ajudar a desenvolver novos uísques, bem como detectar falsificações. Mas também podem ser usados ​​em “algo aromático”, como outras produções de alimentos e bebidas ou na indústria química.