Ce s-ar întâmpla daca inteligenta artificiala (AI) i-ar depasi pe oameni în arta de a alege un „single malt”? Algoritmii de învatare automata au reusit sa prezica aro-mele dominante ale diferitelor tipuri de whisky mai bine decât expertii în acest domeniu.
În mediul înconjurator în care traiesc oamenii, majoritatea mirosurilor sunt constituite dintr-un amestec complex de molecule care interactioneaza în sistemul olfactiv uman pentru a crea o impresie specifica.
Asa se întâmpla si în cazul whisky-ului, al carui profil aromatic poate fi determinat de peste 40 de compusi si care poate sa contina înca si mai multi compusi volatili non-odoranti.
Astfel, este deosebit de dificil sa se evalueze sau sa se prevada caracteristicile aromatice ale unui whisky atunci când cineva se bazeaza exclusiv pe compozitia moleculara a acestuia. Surprinzator, este tocmai ce au reusit chimistii sa faca datorita a doi algoritmi de învatare automata.
Primul algoritm, OWSum, este un instrument statistic de previziune a mirosurilor moleculare dezvoltate de autorii studiului.
Cel de-al doilea, denumit CNN, este o retea neuronala convoluta, care ajuta la descoperirea relatiilor ce exista între seturi de date foarte complexe. Cum ar fi cele dintre „moleculele si atributele aromelor cele mai influente” dintr-un amestec de whisky, a explicat Andreas Grasskamp, cercetator la Institutul Fraunhofer pentru Ingineria Procesarii si Ambalajelor IVV din Freising, Germania, principalul autor al studiului.
„Frumusetea AI-ului consta în consistenta sa. Avem înca aceasta subiectivitate chiar si la expertii instruiti. Nu înlocuim nasul uman cu aceasta, dar îl sustinem cu adevarat prin eficenta si consistenta”, a adaugat el.
Cercetatorii i-au „antrenat” pe algoritmi furnizându-le o lista de molecule detectate prin cromatografie în faza gazoasa si prin spectrometrie de masa (doua tehnici ce permit separarea moleculelor din amestecuri si identificarea lor) în 16 esantioane de whisky: Talisker Isle of Skye Malt (cu vechimea de 10 ani), Glenmorangie Original, Four Roses Single Barrel, Johnnie Walker Red Label si chiar Jack Daniel’s.
Le-au oferit si descrieri ale aromelor, determinate pentru fiecare esantion de un panel compus din 11 experti, care în mod obisnuit evalueaza notele lemnoase, afumate, unt sau caramel.Algoritmii au fost utilizati apoi pentru a identifica tara de origine a fiecarui whisky si cele cinci note dominante ale sale.
Detectarea produselor contrafacute
OWSum a reusit sa stabileasca daca un whisky era american sau scotian cu o precizie de peste 90%, informeaza AFP/Agerpres.
Detectarea moleculelor de mentol si citronelol a fost puternic asociata cu o clasificare americana, în timp ce detectarea decanoatului de metil si a acidului heptanoic a fost în principal asociata cu o clasificare de whisky scotian. Algoritmul a identificat, de asemenea, notele caramelizate ca fiind cele mai caracteristice pentru whisky-urile americane, în timp ce notele de „mar”, „solvent” si „fenolice” (adeseori descrise ca un miros afumat sau medicinal) erau cele mai caracteristice ale whisky-urilor scotiene.
Cercetatorii le-au cerut apoi, în a doua etapa, algoritmilor OWSum si CNN sa prevada calitatile olfactive ale whisky-urilor bazându-se fie pe moleculele detectate, fie pe caracteristicile lor structurale.
Cei doi algoritmi au reusit sa identifice cele cinci note dominante ale fiecarui whisky oferit spre analiza cu o mai mare precizie si coerenta, în medie, decât oricare expert uman care a facut parte din acel panel.
„Am constatat ca algoritmii nostri se aliniaza mai bine cu rezultatele panelului decât fiecare membru al panelului luat individual, oferind astfel o estimare mai buna a perceptiei generale a mirosurilor”, a subliniat Andreas Grasskamp.
Aceste metode de învatare automata ar putea fi utilizate si pentru a detecta produsele contrafacute. Sau pentru a evalua daca un amestec de whisky „va avea aroma asteptata, ajutând astfel la reducerea costurilor prin limitarea nevoii de a folosi paneluri de evaluare”, a adaugat el.
Ar putea fi obtinute rezultate similare si pentru vinuri? „Teoretic, da, tot ce au nevoie aceste instrumente este o lista a compusilor detectati în esantion si descrierile lor corespunzatoare”, potrivit lui Andreas Grasskamp.
„Provocarea ramâne în detaliile cele mai fine, cum ar fi chestiunea de a sti daca aromele vinului sunt suficient de distincte pentru un algoritm AI”, a adaugat coordonatorul studiului. Nu este clar cum ar performa AI-ul când ar fi confruntat cu mai multe sortimente de whisky si cum ar gestiona notele de aroma care se dezvolta odata cu învechirea în butoi.
NICUSOR DINCA
Comentarii