ИИ превзошёл экспертов-людей в различении виски и скотча

Исследователи смогли обучить систему искусственного интеллекта различать шотландский скотч и американский виски. В итоге ИИ справился с задачей лучше экспертов-людей.

Андреас Грасскамп из Института технологий и упаковки Фраунгофера IVV в Германии и его коллеги обучили алгоритм молекулярного прогнозирования запахов ИИ под названием OWSum на описаниях разных видов виски. Затем в исследовании с участием 16 образцов — девяти видов шотландского скотча и семи видов американского бурбона или виски — они поручили OWSum различать напитки из двух стран на основе ключевых слов для описания их вкусов, таких как цветочный, фруктовый, древесный и т.д. ИИ смог определить, в какой стране был произведён напиток, с точностью почти 94%.

Поскольку сложный аромат этих спиртных напитков определяется отсутствием или наличием многих химических соединений, исследователи также предоставили ИИ справочный набор данных из 390 молекул, обычно встречающихся в виски. Когда ИИ проанализировал данные газовой хроматографии и масс-спектрометрии, показывающие, какие молекулы присутствовали в образцах спиртных напитков, то смог различать виды напитков с точностью 100%.

Такие соединения, как ментол и цитронеллол, были явным признаком американского виски, в то время как наличие метилдеканоата и гептановой кислоты указывало на шотландский скотч. 

Исследователи также протестировали OWSum на способность предсказывать пять основных ключевых слов для описания запаха на основе химического состава виски. Нейросеть достигла показатели 0,72 по шкале от 0 до 1 балла. При этом эксперты по виски смогли показать точность только на уровне 0,57.

«Результаты подчёркивают тот факт, что это сложная задача для людей, но это также сложная и для машин — но машины более последовательны, чем люди. Но это не значит, что люди не нужны: они требуются для обучения машин, по крайней мере, прямо сейчас», — говорит член команды Сатнам Сингх, также работающий в Институте Фраунгофера.

Пока модель не учитывает концентрацию молекул, а только их отсутствие или присутствие, и исследователи надеются повысить её точность.

Грасскамп говорит, что такие инструменты ИИ можно использовать для контроля качества на ликероводочных заводах или для помощи в разработке новых сортов виски, а также для обнаружения подделок. Также их можно будет внедрять для производства других продуктов питания, напитков или в химической промышленности.