E se l’intelligenza artificiale superasse l’uomo nell’arte di scegliere un single malt? Secondo uno studio pubblicato giovedì, gli algoritmi di apprendimento automatico sono stati in grado di prevedere gli aromi dominanti di diversi whisky meglio di un esperto.
Nel nostro ambiente, la maggior parte degli odori sono costituiti da una complessa miscela di molecole che interagiscono nel nostro sistema olfattivo per creare un'impressione specifica.
È il caso del whisky, il cui profilo aromatico può essere determinato da più di 40 composti e che può contenere un numero ancora maggiore di composti volatili non odorosi.
Ciò rende particolarmente difficile valutare o prevedere le caratteristiche aromatiche di un whisky basandosi esclusivamente sulla sua composizione molecolare.
Eppure questo è ciò che i chimici sono riusciti a fare grazie a due algoritmi di machine learning, secondo i risultati di uno studio pubblicato giovedì su Communications Chemistry.
Il primo algoritmo, OWSum, è uno strumento statistico per prevedere gli odori molecolari sviluppato dagli autori dello studio.
La seconda, CNN, è una rete neurale convoluzionale, che aiuta a scoprire relazioni in set di dati molto complessi. Come quelli in mezzo “le molecole e gli attributi aromatici più influenti” in una miscela di whisky, spiega all'AFP Andreas Grasskamp, ricercatore presso l'Istituto Fraunhofer per l'ingegneria di processo e l'imballaggio IVV, a Freising (Germania), e autore principale dello studio.
I ricercatori hanno “addestrato” algoritmi fornendo loro un elenco di molecole rilevate mediante gascromatografia e spettrometria di massa (due tecniche per separare le molecole nelle miscele e identificarle) in 16 campioni di whisky: Talisker Isle of Skye Malt (10 anni d'età), Glenmorangie Original, Four Roses Single Barrel, Johnnie Walker Red Label o anche Jack Daniel's…
Hanno inoltre fornito loro i descrittori dell'aroma determinati per ciascun campione da un gruppo di 11 esperti.
Gli algoritmi sono stati poi utilizzati per identificare il paese di origine di ciascun whisky e le sue cinque note dominanti.
Rileva le contraffazioni
OWSum è stato in grado di determinare se un whisky era americano o scozzese con una precisione superiore al 90%.
Il rilevamento di molecole di mentolo e citronellolo era fortemente associato a una classificazione americana, mentre il rilevamento di metil decanoato e acido eptanoico era principalmente legato a una classificazione come whisky scozzese.
L'algoritmo ha inoltre identificato le note caramellate come le più caratteristiche dei whisky americani, mentre le note “mela”, “solvente” et “fenolico” (spesso descritto come un odore affumicato o medicinale) erano i più caratteristici dei whisky scozzesi.
I ricercatori hanno poi chiesto a OWSum e alla CNN di prevedere le qualità olfattive dei whisky in base alle molecole rilevate o alle loro caratteristiche strutturali.
Entrambi gli algoritmi sono stati in grado di identificare le cinque note dominanti di un dato whisky in media in modo più accurato e coerente rispetto a qualsiasi esperto umano del panel.
“Abbiamo scoperto che i nostri algoritmi si allineavano meglio con i risultati del panel rispetto a ciascun membro del panel individualmente, fornendo una stima migliore della percezione complessiva degli odori”.sottolinea Grasskamp.
Questi metodi di apprendimento automatico potrebbero essere utilizzati per rilevare le contraffazioni. Oppure per valutare se è una miscela di whisky “avrà l’aroma atteso, contribuendo a ridurre i costi limitando la necessità di comitati di valutazione”crede.
Risultati simili si potrebbero ottenere con il vino? “In teoria sì, tutto ciò di cui questi strumenti hanno bisogno è un elenco di composti rilevati nel campione e i loro descrittori corrispondenti”secondo il signor Grasskamp.
“La sfida rimane nei dettagli più fini, ad esempio se gli aromi del vino sono sufficientemente distinti per un algoritmo di intelligenza artificiale”aggiunge.
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