Исследователи из Института технологий и упаковки Фраунгофера (Германия) разработали алгоритмы машинного обучения для определения происхождения виски и его самых сильных нот. Полученный молекулярный ИИ обошёл экспертов-людей.
Вкус напитка зависит от типа зерна, технологии дистилляции и условий выдержки, а ключевые ноты аромата связаны со сложной смесью пахучих соединений. Сейчас для оценки качества виски приглашают обученных людей, но это дорого. К тому же, эксперты редко сходятся в оценке.
ИИ, созданный немецкими учёными, проанализировал виски на основе обнаруженных молекул и определил страну происхождения каждого напитка, а также пять основных нот. Алгоритм выявил карамельный аромат американского виски и яблочный, растворительный и фенольный — как характерные ноты шотландского. В целом, точность узнавания достигла 90%. Авторы разработки считают, что она поможет производить более качественный продукт.