ouça este conteúdo
Estudo indica que tecnologia detecta características com precisão e pode funcionar também em vinhos, utilizando aprendizado de máquina e espectrometria de massas para detecção de falsificações e identificação de notas dominantes.
Com o avanço da tecnologia, a inteligência artificial (IA) tem se destacado em diversas áreas, incluindo a análise sensorial de bebidas alcoólicas. Um estudo recente, publicado em uma revista especializada, revelou que algoritmos de aprendizado de máquina, treinados com dados de degustação de uísques, conseguiram identificar os aromas dominantes de diferentes tipos de uísque com mais precisão do que especialistas humanos. A inteligência artificial, em especial, mostrou-se capaz de superar a capacidade humana na arte de escolher um single malt.
Essa pesquisa inovadora, publicada na quinta-feira (19), demonstrou como a IA pode ser aplicada em áreas antes consideradas exclusivas da percepção humana. Os algoritmos de aprendizado de máquina utilizados no estudo foram treinados com uma base de dados vasta, que incluía descrições sensoriais de uma ampla gama de uísques. A partir dessa base, a inteligência artificial conseguiu identificar padrões e correlações que, muitas vezes, escapam à percepção humana. Isso abre um novo leque de possibilidades para a aplicação da IA em áreas como a enologia, a gastronomia e até mesmo na criação de novos produtos. A IA está cada vez mais próxima de igualar, e até mesmo superar, a capacidade humana em diversas áreas. A inteligência artificial não apenas processa informações, mas também aprende com elas, tornando-se cada vez mais precisa ao longo do tempo.
A Inteligência Artificial no Mundo dos Odores
A maioria dos odores ao nosso redor é composta por uma mistura complexa de moléculas que interagem no sistema olfativo para criar uma impressão específica. O uísque, por exemplo, pode ter um perfil aromático determinado por mais de 40 compostos e conter um número ainda maior de compostos voláteis não odoríferos. Isso torna particularmente difícil avaliar ou perceber as características aromáticas de um uísque com base apenas em sua composição molecular.
No entanto, foi exatamente isso que os químicos conseguiram fazer graças a dois algoritmos de aprendizado de máquina, de acordo com os resultados de um estudo publicado na Communications Chemistry. O primeiro algoritmo, OWSum, é uma ferramenta estatística que percebe odores moleculares desenvolvida pelos autores do estudo. O segundo, CNN, é uma rede neural convolucional que ajuda a descobrir relações em conjuntos de dados muito complexos, como aqueles entre as moléculas mais influentes e os atributos de aroma em um uísque misturado.
Desenvolvendo a Inteligência Artificial
Os pesquisadores ‘treinaram’ os algoritmos fornecendo a eles uma lista de moléculas detectadas por cromatografia gasosa e espectrometria de massas em 16 amostras de uísque, incluindo Talisker Isle of Skye Malt, Glenmorangie Original, Four Roses Single Barrel, Johnnie Walker Red Label e Jack Daniel’s, entre outros. Eles também lhes deram descritores de sabor determinados para cada amostra por um painel de 11 especialistas. Os algoritmos foram, então, usados para identificar o país de origem de cada uísque e suas cinco notas dominantes.
A detecção de falsificações foi um dos objetivos do estudo, e o OWSum foi capaz de determinar se um uísque era americano ou escocês com mais de 90% de precisão. A detecção de compostos como mentol e citronelol foi fortemente associada a uma classificação como uísque americano, enquanto a detecção de decanoato de metila e ácido heptanoico foi associada principalmente a uísques escoceses.
A Inteligência Artificial em Ação
Em uma segunda etapa, os pesquisadores pediram ao OWSum e ao CNN que previssem as qualidades olfativas dos uísques com base nas moléculas detectadas ou em suas características estruturais. Ambos os algoritmos foram capazes de identificar as cinco notas dominantes de um uísque com mais precisão e consistência, em média, do que qualquer especialista humano do painel.
‘Descobrimos que nossos algoritmos se alinharam melhor com os resultados do painel do que cada membro individual, fornecendo uma abordagem mais objetiva e consistente para a análise de aromas’, disse Andreas Grasskamp, pesquisador do Fraunhofer Institute for Process Engineering and Packaging IVV em Freising (Alemanha) e principal autor do estudo.
Essa pesquisa demonstra o potencial da inteligência artificial na análise de aromas e na detecção de falsificações, abrindo caminho para novas aplicações em diversas áreas, desde a indústria alimentícia até a medicina.
Fonte: @ Folha UOL
