¿Y si la inteligencia artificial superara a los humanos en el arte de elegir un whisky de malta? Los algoritmos de aprendizaje automático pudieron predecir los aromas dominantes de diferentes whiskies mejor que un experto, según un estudio publicado el jueves.
En nuestro entorno, la mayoría de los olores se componen de una mezcla compleja de moléculas que interactúan en nuestro sistema olfativo para crear una impresión específica.
Este es el caso del whisky, cuyo perfil aromático se puede determinar a partir de más de 40 compuestos y que puede contener incluso más compuestos volátiles no olorosos.
Esto hace que sea particularmente difícil evaluar o predecir las características aromáticas de un whisky basándose únicamente en su composición molecular.
Sin embargo, esto es lo que los químicos lograron gracias a dos algoritmos de aprendizaje automático, según los resultados de un estudio publicado el jueves en Communications Chemistry.
El primer algoritmo, OWSum, es una herramienta estadística para predecir olores moleculares desarrollada por los autores del estudio.
La segunda, CNN, es una red neuronal convolucional que ayuda a descubrir relaciones en conjuntos de datos muy complejos. Como aquellos entre “las moléculas y atributos aromáticos más influyentes” en una mezcla de whisky, explica a la AFP Andreas Grasskamp, investigador del Instituto Fraunhofer de Ingeniería de Procesos y Embalaje IVV, en Freising (Alemania), y autor principal del estudio.
Los investigadores tienen “entrenado” algoritmos proporcionándoles una lista de moléculas detectadas mediante cromatografía de gases y espectrometría de masas (dos técnicas para separar moléculas en mezclas e identificarlas) en 16 muestras de whisky: Talisker Isle of Skye Malt (10 años de edad), Glenmorangie Original, Four Roses Single Barrel, Johnnie Walker Red Label o incluso Jack Daniel’s…
También les entregaron los descriptores de aroma determinados para cada muestra por un panel de 11 expertos.
Luego, los algoritmos se utilizaron para identificar el país de origen de cada whisky y sus cinco notas dominantes.
Detectar falsificaciones
OWSum pudo determinar si un whisky era americano o escocés con más del 90% de precisión.
La detección de moléculas de mentol y citronelol estaba fuertemente asociada con una clasificación estadounidense, mientras que la detección de decanoato de metilo y ácido heptanoico estaba relacionada principalmente con una clasificación como whisky escocés.
El algoritmo también identificó las notas caramelizadas como las más características de los whiskies americanos, mientras que las notas “manzana”, “solvente” y “fenólico” (a menudo descrito como un olor ahumado o medicinal) eran los más característicos de los whiskies escoceses.
Luego, los investigadores pidieron a OWSum y CNN que predijeran las cualidades olfativas de los whiskies basándose en las moléculas detectadas o en sus características estructurales.
Ambos algoritmos pudieron identificar las cinco notas dominantes de un whisky determinado con mayor precisión y consistencia en promedio que cualquier experto humano del panel.
“Descubrimos que nuestros algoritmos se alineaban mejor con los resultados del panel que cada panelista individualmente, proporcionando una mejor estimación de la percepción general del olor”.subraya Grasskamp.
Estos métodos de aprendizaje automático podrían utilizarse para detectar falsificaciones. O evaluar si una mezcla de whisky “tendrá el aroma esperado, contribuyendo a reducir costes al limitar la necesidad de paneles de evaluación”cree.
¿Se podrían obtener resultados similares con el vino? “En teoría sí, lo único que necesitan estas herramientas es una lista de compuestos detectados en la muestra y sus correspondientes descriptores”según Grasskamp.
“El desafío sigue estando en los detalles más finos, como si los aromas del vino son lo suficientemente distintos para un algoritmo de IA”añade.
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