Fim dos Sommeliers? IA supera experts em distinguir aromas do uísque

A avaliação de uísques pode ser desafiadora. Ao longo de anos, sommeliers são treinados para conseguir distinguir leves variações no aroma e no sabor que indiquem sua origem e qualidade. De acordo com um trabalho publicado agora, contudo, essa atividade pode ser facilitada com o uso de inteligência artificial. 

Em um artigo publicado no periódico científico Communications Chemistry, na última semana, pesquisadores descrevem um modelo capaz de distinguir bebidas americanas e escocesas, além de avaliar os cinco aromas mais fortes dos uísques. “Nossas previsões algorítmicas, no geral, apresentaram um desempenho ainda melhor do que a média de sujeitos humanos treinados”, escrevem os autores. 

Como as IAs conseguem avaliar os uísques?

Para analisar as bebidas, os pesquisadores desenvolveram um algoritmo de predição de odores, chamado OWSum. Essa ferramenta de inteligência artificial se baseia em análises de cromatografia gasosa e espectrometria de massas, duas técnicas para avaliar as moléculas presentes em uma substância. Os resultados foram comparados com os pareceres de 11 experts. 

Por muito tempo, as análises moleculares tentaram ser utilizadas, mas seus dados não eram suficientes para distinguir as bebidas. O OWSum, no entanto, conseguiu utilizar essas informações de maneira mais eficiente, distinguindo 16 uísques americanos e escoceses com uma acurácia de 90%. Além disso, a IA conseguiu distinguir os cinco aromas mais fortes das bebidas com mais precisão e consistência do que os especialistas. 

A análise também permitiu revelar características que caracterizam as bebidas de origens diferentes. Enquanto os uísques americanos foram mais marcados pela presença de mentol e citronelol, com notas mais similares ao caramelo, o escocês teve uma maior presença de decanoato de metila e ácido heptanoico, com notas que remetem a maça, solvente e compostos fenólicos. 

Nem os autores acreditam, contudo, que as IAs substituirão os sommeliers. Por enquanto, ainda não se sabe como o algoritmo lidaria com amostras de outros locais ou com uma quantidade maior de avaliações. “Não estamos substituindo o nariz humano com isso, mas estamos realmente dando suporte a ele por meio de eficiência e consistência”, disse Andreas Grasskamp, líder do estudo, em entrevista ao britânico The Guardian. 

No futuro, o mesmo algoritmo será treinado com mais amostras e poderá ser empregado em outras análises que demandem a distinção de odores complexos.

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