Algoritmos logran predecir notas dominantes de whiskies

En un reciente estudio publicado en Communications Chemistry, se ha demostrado que los algoritmos de aprendizaje automático pueden predecir los aromas de distintos whiskies con mayor precisión que los expertos humanos. El avance es el resultado de un trabajo de investigación liderado por el Instituto Fraunhofer en Alemania, que desarrolló dos algoritmos: OWSum y CNN, capaces de analizar y predecir las notas aromáticas dominantes en las muestras de whisky.

Los investigadores entrenaron a los algoritmos usando datos moleculares extraídos de 16 tipos de whisky, incluidos marcas como Talisker, Glenmorangie, Four Roses y Jack Daniel's. Estas muestras fueron previamente evaluadas por un panel de 11 expertos, quienes describieron sus perfiles aromáticos. Al comparar estos descriptores con los resultados obtenidos por los algoritmos, los investigadores descubrieron que las herramientas de IA eran más coherentes y precisas que los juicios individuales de los expertos humanos.

Detección de diferencias en whiskies escoceses y estadounidenses

Uno de los logros más sorprendentes fue la capacidad de OWSum para identificar correctamente el origen de los whiskies, distinguiendo entre los escoceses y los estadounidenses con una precisión superior al 90%. Los whiskies estadounidenses, por ejemplo, mostraron compuestos como el mentol y el citronelol, mientras que los escoceses fueron identificados por compuestos como el ácido heptanoico. Además, el algoritmo logró detectar las notas de sabor más representativas de cada tipo, como las "caramelizadas" en los whiskies estadounidenses y las "ahumadas" en los escoceses.

El estudio sugiere que estos algoritmos de IA podrían tener diversas aplicaciones prácticas. Una de las más destacadas es la detección de falsificaciones de whisky, al identificar patrones moleculares únicos de marcas específicas. Además, los investigadores destacan el potencial para reducir los costos de las catas humanas, utilizando IA para predecir con mayor exactitud las características aromáticas del whisky mezclado.

Aunque el estudio se centró en el whisky, los investigadores creen que los mismos algoritmos podrían ser aplicables al vino, siempre que se disponga de datos moleculares y descriptores de aroma específicos. Sin embargo, el desafío radica en determinar si los aromas del vino son lo suficientemente distintivos para ser identificados por la IA de manera tan precisa.

Este avance muestra el enorme potencial de la inteligencia artificial en el mundo de la cata de bebidas, llevando la precisión y la eficiencia a niveles más allá de la capacidad humana, y abriendo la puerta a nuevas posibilidades en la industria del whisky y más allá.