Un estudio publicado en Communications Chemistry revela que algoritmos de aprendizaje automático superan a los expertos en la identificación de aromas dominantes en whiskies. Utilizando herramientas como OWSum y una red neuronal convolutiva (CNN), los investigadores lograron predecir con alta precisión las características aromáticas y el origen de distintas muestras, destacando el potencial de la IA en este ámbito.
El algoritmo OWSum clasificó whiskies como escoceses o estadounidenses con más del 90% de precisión, identificando compuestos específicos como mentol y citronelol en whiskies estadounidenses, y metil decanoato en whiskies escoceses. Además, ambos algoritmos predijeron las cinco notas olfativas principales con mayor coherencia que un panel de expertos, mostrando su capacidad para estimar la percepción general de los olores.
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Según Andreas Grasskamp, autor principal del estudio, estas herramientas no solo pueden detectar falsificaciones, sino también evaluar si un whisky tendrá el aroma deseado, optimizando costos en la industria. Aunque podrían aplicarse al vino, los desafíos radican en la distinción de aromas suficientes para un análisis efectivo por IA.
