A IA supera os especialistas humanos em distinguir o uísque americano do escocês

A inteligência synthetic pode distinguir o whisky escocês do whisky americano e identificar os seus aromas constituintes mais fortes de forma mais fiável do que os especialistas humanos – utilizando dados em vez de provar as bebidas.

Andreas Grasskamp no Instituto Fraunhofer de Engenharia de Processos e Embalagem IVV, na Alemanha, e seus colegas treinaram um algoritmo de previsão de odor molecular de IA chamado OWSum em descrições de diferentes uísques.

Então, em um estudo envolvendo 16 amostras – nove tipos de uísque escocês e sete tipos de bourbon ou uísque americano – eles encarregaram a OWSum de diferenciar as bebidas das duas nações com base em descrições de palavras-chave de seus sabores, como florido, frutado, amadeirado ou esfumaçado. Usando apenas isso, a IA poderia dizer de qual país veio uma bebida com quase 94% de precisão.

Como o aroma complexo destas bebidas espirituosas é determinado pela ausência ou presença de muitos compostos químicos, os investigadores também alimentaram a IA com um conjunto de dados de referência de 390 moléculas normalmente encontradas em whiskies. Quando eles forneceram os dados de IA da cromatografia gasosa-espectrometria de massa mostrando quais moléculas estavam presentes nas amostras de bebidas espirituosas, isso aumentou a capacidade do OWSum de diferenciar as bebidas americanas das escocesas para 100 por cento.

Compostos como mentol e citronelol eram uma revelação absoluta para o uísque americano, enquanto a presença de decanoato de metila e ácido heptanóico apontava para o uísque escocês.

Os pesquisadores também testaram o OWSum e uma rede neural quanto à sua capacidade de prever as cinco principais palavras-chave de odor com base no conteúdo químico de um uísque. Em uma pontuação de 1 para precisão perfeita a 0 para imprecisão consistente, o OWSum alcançou 0,72. A rede neural alcançou 0,78 e os participantes do teste de especialistas em uísque humano alcançaram apenas 0,57.

“(Os resultados) sublinham o facto de que é uma tarefa complicada para os humanos, mas também é uma tarefa complicada para as máquinas – mas as máquinas são mais consistentes que os humanos”, diz o membro da equipa. Satnam Singhtambém no Instituto Fraunhofer. “Mas isso não quer dizer que os humanos não sejam necessários: precisamos deles para treinar as nossas máquinas, pelo menos neste momento.”

Nenhum dos modelos leva em consideração a concentração das moléculas, apenas sua ausência ou presença, algo que os pesquisadores esperam corrigir e que pode render uma precisão ainda maior.

Grasskamp diz que essas ferramentas de IA poderiam ser usadas para controle de qualidade em destilarias ou para ajudar a desenvolver novos uísques, bem como para detectar produtos fraudulentos. Mas também poderiam ser usados ​​para “qualquer coisa que cheire”, como outras produções de alimentos e bebidas ou na indústria química.