Pesquisadores da Alemanha descobriram que é possível treinar algoritmos com inteligência artificial para detectar aromas de whiskies, distinguindo a origem da fabricação. O estudo foi publicado na revista científica Communications Chemistry.

Os cientistas condicionaram dois algoritmos para avaliar as bebidas: OWSum, uma ferramenta estatística que percebe odores moleculares; e CNN, uma rede neural que ajuda a relacionar dados complexos.

“O mais bonito da IA ​​é que ela é muito consistente. Não estamos substituindo o nariz humano por isso, mas estamos realmente dando suporte a isso por meio de eficiência e consistência”, disse ao The Guardian o Dr. Andreas Grasskamp, ​​que liderou a pesquisa no Instituto Fraunhofer de Engenharia de Processos e Embalagem em Freising.

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Como foi feita a pesquisa? 

A máquina foi treinada para detectar uma lista de moléculas presentes em 16 amostras de whiskies, incluindo Talisker Isle of Skye Malt (10 anos), Glenmorangie Original, Four Roses Single Barrel, Johnnie Walker Red Label e Jack Daniel’s.

Os algoritmos também receberam descrições de sabores feitas por 11 especialistas, com cinco notas dominantes que ajudariam a identificar o país de origem do single malte.

De acordo com a pesquisa, o OWSum foi capaz de determinar se um whisky era americano ou escocês com mais de 90% de precisão. Isso evidencia que os algoritmos foram mais consistentes do que qualquer especialista humano.

Compostos como mentol e citronelol foram associados ao tipo americano, com notas caramelizadas como principal característica. Já a versão escocesa foi detectada a partir do decanoato de metila e ácido heptanoico, com forte presença de notas fenólicas, geralmente associadas ao aroma defumado, e de “maçã”.

Os pesquisadores acreditam que as ferramentas podem auxiliar na detecção de falsificações e também para identificar misturas de bebidas, ajudando, inclusive, a reduzir custos com paineis de avaliação.

Outro ponto positivo é que os algoritmos podem ser usados para analisar diversas bebidas, incluindo vinho. “Tudo o que essas ferramentas precisam é de uma lista de compostos detectados na amostra e seus descritores correspondentes”, conclui Grasskamp.