El olfato humano puede ser experto en detectar delicados toques de manzana o humo en un vaso de whisky. Pero con el aprendizaje automático, las computadoras también podrían ser Whiskey Masters.
Al conectar la composición molecular de 16 whiskies diferentes con sus perfiles de olor, un algoritmo de aprendizaje automático pudo para identificar las cinco notas de sabor principales en cada whisky, que coincide con los sabores observados por un panel de expertos humanos, informan los científicos el 19 de diciembre en Química de las Comunicaciones.
El aroma de una bebida es producto de docenas de moléculas gaseosas que flotan en el aire. En el caso del whisky, hay más de 40 compuestos que crean olores que van desde vainilla hasta caramelo y ahumado. Los expertos humanos ampliamente capacitados que pueden distinguir estas notas de sabor se llaman Whiskey Masters.
Los científicos han cazado para métodos de laboratorio a complementar esa experiencia humana (SN: 27/10/22; SN: 31/10/19). Muchas herramientas, como los espectrómetros de masas, pueden identificar la composición molecular de los whiskies. Pero pasar de esa composición a la impresión más sutil de una variedad de olores ha resultado difícil, dicen el analista de datos Andreas Grasskamp y sus colegas. Las moléculas individuales pueden tener diferentes olores dependiendo del medio en el que se encuentren (aire, agua, aceite) y los diferentes olores se enfrentan entre sí de formas complejas.
Grasskamp, del Instituto Fraunhofer de Ingeniería de Procesos y Embalaje IVV en Freising, Alemania, estudia los procesos de percepción sensorial. Él y sus colegas utilizaron un algoritmo de aprendizaje automático para probar si la composición molecular de los whiskies podría usarse para predecir su olor.
Los sujetos de prueba fueron 16 muestras de whisky previamente analizadas, siete americanas y nueve escocesas. Para determinar las cinco notas de sabor principales de cada whisky, los investigadores combinaron dos algoritmos: uno, un modelo informático estadístico que distingue muestras en función de las moléculas detectadas, y el otro, una red neuronal entrenada para predecir aromas identificables en función de las moléculas detectadas. Combinados, los dos algoritmos generaron las cinco notas de sabor principales en cada whisky.
El equipo comparó estas evaluaciones automatizadas con las notas de cata de 11 Whiskey Masters, cada uno de los cuales había identificado los cinco olores principales que detectaron en cada whisky entre 17 atributos preseleccionados. No a todos se les ocurrieron los mismos cinco olores principales para cada whisky, por lo que los investigadores determinaron un total de cinco olores principales por whisky.
Las cinco notas de sabor principales identificadas por el algoritmo coincidieron consistentemente con las cinco notas principales identificadas por los humanos, lo que sugiere, quizás, una mayor precisión en la identificación de los aromas más fuertes.
Pero por muy bueno que sea un Whiskey Master informático para identificar sabores, todavía no puede decirte cuánto los disfrutarás.