AI, İnsanlardan Daha İyi Viski Kökenleri ve Aromalarını Tahmin Ediyor

Almanya’daki Fraunhofer Süreç Mühendisliği ve Ambalajlama IVV Enstitüsü’ndeki bilim insanları, viski örneklerinin kökenini ve ana aromalarını insan uzmanlardan daha iyi belirleyen bir AI aracı olan OWSum’u geliştirdiler.

Moleküler veriler ve makine öğrenmesini kullanarak, araç, Scotch viskisini Amerikan viskisinden ayırt etme ve aroma profillerini tahmin etme konusunda olağanüstü bir doğruluk sergiledi. Bu durum, Perşembe günü yayınlanan araştırma makalesinde belirtildiği gibidir.

Çalışma, kimyasal veriler ve insan duyusal değerlendirmeleri kullanarak 16 viski örneğini analiz etti. Araştırmacılar, OWSum adlı bir doğrusal sınıflandırıcının, tespit edilen moleküllere dayanarak viski kökenlerini yüksek hassasiyetle tahmin edebildiğini buldular.

Örneğin, mentol ve sitronellol gibi belirli kimyasallar Amerikan viskisine bağlandı, Scotch viskisi ise metil dekanoat gibi benzersiz belirteçlere sahipti.

Daha ileri gitmek için, ekip her bir viskinin en üst beş aroma özelliğini tahmin etmek için hem OWSum hem de Konvolüsyonel Sinir Ağı (CNN) kullandı. Bunlar arasında meyvemsi, odunsu veya dumanlı gibi tanımlayıcılar bulunuyordu. Yapay zekâ modelleri, insan uzmanlardan daha iyi performans göstererek, güçlü tutarlılık ve doğruluk gösteren puanlar elde etti.

İnsanların aksine, genellikle değerlendirmelerinde farklılık gösterenler, yapay zekâ araçları tutarlı tahminler sağladı. Ancak, çalışma ne modelin de moleküllerin konsantrasyonunu dikkate almadığını belirtti, bu da gelecekte sonuçları iyileştirebilir.

Araştırmacılar, bu tür AI uygulamalarının kalite kontrolü, dolandırıcılık tespiti ve yeni karışımların geliştirilmesi için viski endüstrisinde değerli olabileceğine inanıyorlar. Bu araçlar, New Scientist tarafından bildirildiği gibi, gıda ve parfüm üretimi gibi diğer endüstrilere de yayılabilir.

AI bu çalışmada insanları geride bırakmasına rağmen, bilim insanları bu modellerin eğitilmesi ve sonuçların yorumlanması için insan uzmanlığının hala gerekli olduğunu vurguluyorlar. Gelecekteki gelişmeler, aroma profillerini rafine etmeyi ve analizi diğer viski üretim bölgelerine genişletmeyi içerebilir.

Çalışma, teknolojinin geleneksel duyusal yöntemleri nasıl tamamlayabileceğini, karmaşık aroma bileşimleri hakkında yeni bakış açıları sunabileceğini göstermektedir.

“[Sonuçlar], bu işin insanlar için karmaşık bir görev olduğunu, aynı zamanda makineler için de karmaşık bir görev olduğunu vurguluyor – ancak makineler insanlardan daha tutarlıdır,” diyor Fraunhofer Enstitüsü’ndeki bir ekip üyesi olan Satnam Singh, New Scientist tarafından bildirildiği gibi.

“Ancak bu, insanlara ihtiyaç olmadığı anlamına gelmez: En azından şimdilik, makinelerimizi eğitmek için onlara ihtiyacımız var,” diye ekledi.

Çalışma, küçük bir seçki viskiye odaklandı ve AI’nin daha geniş bir çeşitlilikle nasıl performans göstereceği veya viskinin fıçıda yaşlandıkça evrimleşen lezzet notalarını nasıl ele alacağı belirsiz.

The Guardian Glasgow Üniversitesi’nde kimya üzerine kıdemli bir öğretim görevlisi olan Dr. William Peveler’in şu ifadelerine yer veriyor:

“Viski ile ilgili diğer bir durum ise, tadının algılanması büyük ölçüde tüketildiği çevre ve diğer dış etkenler tarafından etkilenir. Dolayısıyla, bu kadar duygusal bir üründe tat algısını ve tahminini etkileyen diğer faktörler üzerinde çalışılabilir.”