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KI lernt, zwischen Aromen amerikanischer und schottischer Whiskys zu unterscheiden

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KI lernt, zwischen Aromen amerikanischer und schottischer Whiskys zu unterscheiden

Holen Sie sich einen weiteren Sieg für künstliche Intelligenz. Forscher haben die Technologie genutzt, um die Noten von Whisky vorherzusagen und festzustellen, ob ein Schluck in den Vereinigten Staaten hergestellt wurde oder Schottland.

Die Arbeit ist ein Schritt hin zu automatisierten Systemen, die das komplexe Aroma von Whisky anhand seiner molekularen Zusammensetzung vorhersagen können. Expertengremien bewerten in der Regel Holz-, Rauch-, Butter- oder Karamellaromen, um sicherzustellen, dass sie zwischen den Chargen desselben Produkts nicht wesentlich variieren.

„Das Schöne an der KI ist, dass sie sehr konsistent ist“, sagte Dr. Andreas Grasskamp, ​​​​der die Forschung am Fraunhofer-Institut für Verfahrenstechnik und Verpackung in Freising leitete.

„Diese Subjektivität gibt es bei ausgebildeten Experten immer noch. Wir ersetzen damit nicht die menschliche Nase, aber wir unterstützen sie wirklich durch Effizienz und Konsistenz.“

Das Aroma eines Whiskys auf den Punkt zu bringen, ist keine einfache Sache. Die meisten der stärksten Noten in Spirituosen sind eine komplexe Mischung aus Chemikalien, die in der Nase interagieren und sich sogar gegenseitig überdecken, um einen besonderen aromatischen Eindruck zu erzeugen. Die Wechselwirkungen machen es äußerst schwierig, anhand seiner chemischen Signatur vorherzusagen, wie der Whisky riechen wird.

Für die neueste Arbeit erhielten die Forscher von einem 11-köpfigen Expertengremium die chemische Zusammensetzung von 16 amerikanischen und schottischen Whiskys, darunter Jack Daniel’s, Maker’s Mark, Laphroaig und Talisker, sowie Einzelheiten zu ihren Aromen. Mithilfe der Informationen wurden KI-Algorithmen trainiert, um anhand ihrer molekularen Bestandteile die fünf besten Aromen und die Herkunft der Getränke vorherzusagen.

Ein Algorithmus war bei der Unterscheidung von US-Spirituosen und schottischen Spirituosen zu mehr als 90 % genau, obwohl die Leistung bei Trinkgeldern, auf die er nicht trainiert wurde, wahrscheinlich sinken würde. Im Durchschnitt identifizierte es die fünf stärksten Noten in jedem Whisky genauer und konsistenter als jeder andere im Expertengremium. Die Einzelheiten werden in veröffentlicht Kommunikationschemie.

Die Verbindungen Menthol und Citronellol halfen bei der Identifizierung amerikanischer Whiskeys, die oft eine karamellartige Note haben. Methyldecanoat und Heptansäure waren wichtig für die Identifizierung von Scotch, der oft ein rauchiges oder medizinisches Aroma hat.

Die Forscher sehen Anwendungen in Bereichen über Whisky hinaus, von der Erkennung gefälschter Produkte anhand von Unstimmigkeiten in ihrem Geruch bis hin zur Suche nach den besten Möglichkeiten, alten recycelten Kunststoff, der unangenehme Gerüche entwickeln kann, in neue Produkte zu mischen, ohne dass der Geruch wahrnehmbar ist.

Dr. William Peveler, Dozent für Chemie an der Universität Glasgow, sagte, der Ansatz könne mehr „Stabilität“ bieten als ein menschliches Geschmackspanel. „Die Geschmacksnoten einer Whiskymarke könnten von Charge zu Charge oder von Mischung zu Mischung allein auf der Grundlage der chemischen Signatur schnell kontrolliert werden, um einen einheitlichen Hausstil sicherzustellen“, sagte er.

Die Studie umfasste nur eine kleine Anzahl von Whiskys, und es sei unklar, wie sich die KI schlagen würde, wenn sie mit mehr Whiskys konfrontiert würde, fügte er hinzu, und wie sie mit den Geschmacksnoten umgehen würde, die sich mit der Alterung im Fass entwickelten. „Das andere an Whisky ist, dass die Geschmackswahrnehmung stark von der Umgebung, in der er konsumiert wird, und anderen externen Faktoren beeinflusst wird. Daher muss möglicherweise noch an anderen Faktoren gearbeitet werden, die die Geschmackswahrnehmung und -vorhersage in einer solchen emotionalen Situation beeinflussen Produkt“, sagte er.

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