ИИ превосходит дегустаторов в анализе виски и пива

Введение в технологию

Группа ученых из Германии разработала искусственный интеллект (ИИ), который способен предсказывать ароматические ноты и определять происхождение виски с высокой точностью. В процессе работы над проектом исследователи создали уникальный алгоритм, который продемонстрировал результаты, превосходящие человеческие дегустации. ИИ-алгоритм, обученный на обширном справочном наборе данных, способен определять пять наиболее выраженных нот в напитке, что значительно облегчает и ускоряет процесс оценки его качества. Этот подход особенно важен для виски, ароматы которого зависят от сложного взаимодействия множества химических соединений. Используя молекулярные данные, ученые улучшили качество предсказаний, предоставив алгоритму информацию о химическом составе различных сортов виски, включая известные марки. Таким образом, ИИ может не только поддерживать навыки дегустаторов, но и внести вклад в исследование и развитие этой отрасли.

ИИ-сомелье для Шотландского Виски

В рамках исследования, проведенного под руководством доктора Андреаса Грасскампа из Института технологий и упаковки Фраунгофера, ученые добились значительных успехов в обучении системы искусственного интеллекта для различия между шотландским и американским виски. Используя алгоритм молекулярного прогнозирования запахов OWSum, исследователи проанализировали химические составы 16 образцов виски, включая известные марки, и оценили ароматы с помощью группы экспертов. Благодаря этому подходу ИИ смог достичь высокой точности в 93,75% при определении происхождения напитков, опираясь на ключевые слова, описывающие вкусы. Стоит отметить, что эффективность модели может уменьшаться, если вводятся новые образцы, не использованные в процессе обучения, что подчеркивает значимость качественной базы данных для успешной работы алгоритма.

Химический Анализ и Преимущества ИИ

Скорость и точность анализов, проведенных искусственным интеллектом (ИИ), обусловлены его высокой консистентностью, что является значительным преимуществом по сравнению с субъективностью человеческого обоняния. Профиль аромата виски формируется благодаря более чем 40 химическим соединениям, взаимодействия которых создают уникальные нотки и привкусы. Оценка таких сложных ароматов исключительно на молекулярной основе представляет собой непростую задачу, которая требует глубоких знаний в области химии и сенсорного восприятия.

Однако исследователи подчеркивают, что их работа не направлена на замену человеческого опыта, а стремится дополнить его. AI-системы, такие как OWSum, могут значительно ускорять процесс анализа и предсказания ароматов, сохраняя при этом объективность. Использование ИИ в этом контексте открывает новые горизонты для изучения и улучшения качества спиртных напитков, а также других продуктов на основе аромата, что делает их более доступными и разнообразными для потребителей.

Применение за пределами Виски

Германские ученые, разработавшие ИИ-технологию для анализа виски, видят широкий потенциал ее применения в различных сферах. Одна из наиболее интересных возможностей – использование алгоритмов для определения подделок по уникальным запаховым характеристикам продуктов. Это может значительно упростить процесс контроля качества товаров и защиту потребителей от фальсификатов. Кроме того, технологии, основанные на анализе запаха, имеют перспективы в сфере переработки материалов, таких как старый пластик. ИИ может помочь оптимизировать процессы переработки, выявляя в пластиковых отходах соединения, которые могут быть переработаны или использованы для создания новых продуктов. Благодаря глубокому и точному анализу химического состава, технологии могут внести вклад в устойчивое развитие и защиту окружающей среды, открывая новые горизонты для применения машинного обучения в разных отраслях.

Пивной Аналог

Исследователи из Левенского университета в Бельгии создали ИИ-модель, которая способна анализировать огромное разнообразие сортов пива. Этот инструмент нацелен на прогнозирование спроса на новые варианты напитка и будет использован в коммерческих целях. Работа над проектом основывалась на тщательном изучении 250 публично доступных сортов пива, собранных в 22 популярных стилях. Команда провела масштабный анализ химического состава, включая 226 видов молекул, а также зарегистрировала 200 вкусовых параметров.

Профессор Кевин Верстрепен отметил, что выбор сорта пива – это очень специфичный процесс, который, как правило, зависит от субъективного восприятия дегустатора. Традиционные методы оценки не всегда объективны и могут затруднить сравнительный анализ. Используя эту новую модель, исследователи смогли достичь высоких показателей точности в оценке ароматов и вкусов пива, что открывает новые горизонты для улучшения вкусовых качеств и предсказания потребительских предпочтений.

Методология Исследования

В исследовании для обучения ИИ использовали три главных типа данных, что позволило создать обширную и многоаспектную базу для анализа пива. Первым компонентом стали химические показатели, в которых ученые измерили 226 различных параметров, включая концентрацию специфических соединений. Вторым набором данных послужили оценки профессиональных сомелье, которые выделили 50 органолептических параметров, фиксируя их впечатления о каждом представленном сорте пива. Третий элемент составили отзывы любителей пива, собранные на платформе Ratebeer, где они оставили 180 тысяч рецензий, делясь своим опытом и предпочтениями. Благодаря этой комплексной методологии ИИ смог усреднить оценки и эффективно предсказывать ароматические профили, что дало возможность лучше понять сложность пивного продукта и предлагать более точные рекомендации, не прибегая к человеческой дегустации.

Результаты и Будущее Применение

После пятилетнего анализа и обучения, ИИ-модель, разработанная исследователями из Левенского университета, достигла значительных успехов в прогнозировании ключевых ароматов и итоговых оценок пива, зачастую превосходя результаты человеческих дегустаторов. Это стало возможным благодаря глубокому анализу химического состава 250 сортов пива, что дало возможность ИИ учитывать множество факторов, влияющих на восприятие вкуса. В результате применения предложенных ИИ-алгоритмов, улучшенное пиво получило более высокие оценки при слепых дегустациях.

Исследователи не намерены останавливаться на достигнутом. Они продолжают работать над совершенствованием своих технологий, что может привести к революционным изменениям в производстве и оценке сложных ароматических продуктов, таких как виски и пиво. В недалеком будущем эти достижения могут изменить стандарты оценки вкусовых качеств и увеличения разнообразия напитков, а также помочь производителям создавать более качественные и востребованные продукты на основе точных научных данных.