威士忌的香草、焦糖或煙熏等香氣由超過40種化合物分子組合產(chǎn)生，但各種氣味混合在一起會相互抑制，且每種化合物分子在空氣、水和油等不同介質(zhì)中呈現(xiàn)出不同的氣味，因此僅靠質(zhì)譜儀等工具探測分析揮發(fā)物的分子組成難以辨別微妙的香氣變化，而品酒師辨別則需要投入時(shí)間和精力等，且存在品酒師意見不統(tǒng)一的現(xiàn)象。
來自德國弗勞恩霍夫工藝工程與包裝研究所的研究人員首先把16種預(yù)先分析過分子組成的威士忌作為樣本，并使用兩種人工智能算法聯(lián)合測試。一種是研究人員自己設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)模型OWsum，可根據(jù)檢測到的分子區(qū)分樣品，另一種是經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，可根據(jù)檢測到的分子來預(yù)測氣味。結(jié)合這兩種算法，研究人員得出了每種威士忌最突出的5種香氣。
隨后，研究人員讓11名品酒師分辨出這些最突出的香氣，在他們品鑒的結(jié)果中選取最一致的結(jié)論，再與算法生成的結(jié)果相比較。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，結(jié)合兩種算法得出的結(jié)果與品酒師得出的結(jié)果吻合。研究人員表示，考慮到人工品鑒存在細(xì)微差異性，人工智能算法的結(jié)論相對更為準(zhǔn)確。
