颜色，气味 ，味道和化学成分都可以用来区分威士忌简·巴洛（Jane Barlow）/pa图像/alamy人工智能可以通过使用数据而不是品尝饮料来告诉美国威士忌的苏格兰威士忌 ，并比人类专家更可靠地确定其最强的成分香气。
德国Fraunhofer工程工程和包装IVV研究所的Andreas Grasgkamp及其同事在描述不同的威士忌的描述上训练了一种称为Owsum的AI分子气味预测算法 。
然后，在一项涉及16个样本的研究中 - 9种苏格兰威士忌和七种类型的美国波旁威士忌或威士忌 - 他们的任务是根据其口味的关键字描述 ，例如花朵 ，果味，木质 ，木本或烟熏 ，从两国分开饮料 。AI单独使用它们，可以说出哪个饮料的准确性将近94％。
由于这些烈酒的复杂香气取决于许多化合物的不存在或存在 ，因此研究人员还为威士忌中常见的390个分子的AI参考数据集喂食 。当他们从气相色谱 - 质谱法提供了AI数据时 ，显示了样品烈酒中存在哪些分子时，它提高了Owsum将美国人从苏格兰人的DRAM区分开到100％的能力 。
薄荷酚和香酚醇等化合物是美国威士忌的死赠品 ，而甲基脱烷酸盐和七酸的存在则指向苏格兰威士忌。
研究人员还测试了Owsum和一个神经网络 ，以根据威士忌的化学含量来预测五个气味关键词的能力 。从1分的分数达到完美精度到0的0分，Owsum的得分为0.72 。神经网络达到0.78，人类威士忌专家测试参与者仅达到0.57。
“ [结果]强调了这对人类来说是一项复杂的任务 ，但对于机器来说也是一项复杂的任务 ，但机器比人类更加一致，” Fraunhofer Institute的团队成员Satnam Singh说 。“但这并不是说不需要人类：至少现在 ，我们确实需要它们来训练我们的机器 。”
最好的威士忌是成熟的 ，有时是数十年的成熟，但是几家公司声称在短短几个小时内就在实验室中造成了类似的美味DRAM。我们参加了测试
两种模型都不考虑分子的浓度 ，只有它们的缺失或存在 ，这是研究人员希望纠正的，这可能会产生更高的准确性 。
格拉坎普说 ，这种AI工具可用于酿酒厂的质量控制 ，或帮助开发新的威士忌以及检测欺诈性的威士忌 。但是它们也可以用于“闻起来的任何东西 ”，例如其他食品和饮料生产或化学工业。
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