El color, el olor, el sabor y los componentes químicos se pueden utilizar para distinguir los whiskies.
Jane Barlow/PA Imágenes/Alamy
La inteligencia artificial puede distinguir el whisky escocés del whisky americano e identificar los aromas más fuertes de sus componentes de manera más confiable que los expertos humanos, utilizando datos en lugar de probar las bebidas.
Andreas Grasskamp en el Instituto Fraunhofer de Ingeniería de Procesos y Embalaje IVV en Alemania y sus colegas entrenaron un algoritmo de predicción de olores moleculares de IA llamado OWSum en descripciones de diferentes whiskies.
Luego, en un estudio que incluyó 16 muestras (nueve tipos de whisky escocés y siete tipos de bourbon o whisky americano), le encargaron a OWSum que diferenciara las bebidas de las dos naciones basándose en descripciones de palabras clave de sus sabores, como floral, afrutado, amaderado o ahumado. Utilizando solo estos datos, la IA podía determinar de qué país procedía una bebida con casi un 94 por ciento de precisión.
Debido a que el complejo aroma de estas bebidas espirituosas está determinado por la ausencia o presencia de muchos compuestos químicos, los investigadores también alimentaron a la IA con un conjunto de datos de referencia de 390 moléculas que se encuentran comúnmente en los whiskies. Cuando proporcionaron a la IA datos de cromatografía de gases y espectrometría de masas que mostraban qué moléculas estaban presentes en las bebidas espirituosas de la muestra, aumentaron la capacidad de OWSum para diferenciar los tragos americanos de los escoceses al 100 por ciento.
Compuestos como el mentol y el citronelol eran un claro indicio del whisky americano, mientras que la presencia de decanoato de metilo y ácido heptanoico apuntaba al whisky escocés.
Los investigadores también probaron OWSum y una red neuronal sobre su capacidad para predecir las cinco palabras clave de olor principales en función del contenido químico de un whisky. Con una puntuación de 1 para una precisión perfecta a 0 para una inexactitud constante, OWSum logró 0,72. La red neuronal alcanzó 0,78 y los participantes humanos expertos en whisky alcanzaron sólo 0,57.
“[The results] Subrayamos el hecho de que es una tarea complicada para los humanos, pero también lo es para las máquinas, pero las máquinas son más consistentes que los humanos”, dice un miembro del equipo. Satnam Singhtambién en el Instituto Fraunhofer. “Pero eso no quiere decir que los humanos no sean necesarios: los necesitamos para entrenar nuestras máquinas, al menos ahora mismo”.
Ninguno de los modelos tiene en cuenta la concentración de moléculas, sólo su ausencia o presencia, algo que los investigadores esperan rectificar y que puede arrojar una precisión aún mayor.
Grasskamp dice que estas herramientas de inteligencia artificial podrían usarse para el control de calidad en destilerías o para ayudar a desarrollar nuevos whiskies, así como para detectar los fraudulentos. Pero también podrían utilizarse para “cualquier cosa que huela”, como por ejemplo en la producción de otros alimentos y bebidas o en la industria química.
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