Ana Gómez
Durante siglos, el aroma del vino ha sido uno de los aspectos más complejos, subjetivos y fascinantes de la enología. Y también uno de los más difíciles de describir con precisión. Hoy, la inteligencia artificial empieza a ayudarnos a entender, clasificar e incluso predecir los aromas del vino.
Pero ¿puede una máquina aprender a oler? No exactamente como un humano, pero sí puede aprender a reconocer patrones químicos y sensoriales que nos dan respuestas sorprendentes.
Desde el punto de vista científico, el aroma del vino es el resultado de cientos de compuestos volátiles que se liberan al aire y llegan a nuestro sistema olfativo. Ésteres, alcoholes, aldehídos, terpenos, norisoprenoides, tioles. Cada uno aporta matices concretos: fruta, flores, hierbas, notas minerales o animales.
Se estima que un vino puede contener más de 800 compuestos aromáticos distintos, aunque solo una parte de ellos es perceptible por el ser humano. Además, el aroma no es la simple suma de moléculas. Hay efectos de sinergia, enmascaramiento y umbrales de percepción que hacen que el resultado final sea extraordinariamente complejo.
Aquí aparece el primer gran reto: cómo pasar de una composición química objetiva a una experiencia sensorial subjetiva.
Otro problema histórico es el lenguaje. Cuando un catador dice que un vino huele a "fruta madura" o a "tierra mojada", está usando metáforas. Son útiles para comunicar emociones, pero muy difíciles de estandarizar.
Dos personas pueden oler lo mismo y describirlo de forma distinta. Incluso el mismo catador puede usar palabras diferentes en días distintos. Esta variabilidad ha sido siempre un obstáculo para el análisis científico del aroma.
Y sin embargo, esa enorme cantidad de descripciones escritas es hoy una mina de oro para la inteligencia artificial.
La IA no huele como nosotros. No tiene nariz ni recuerdos. Pero tiene algo muy poderoso: la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos y encontrar relaciones invisibles para el ojo humano.En el estudio de los aromas del vino, la IA se aplica principalmente en cuatro frentes:
Los laboratorios enológicos generan enormes cantidades de datos: cromatografía de gases, espectrometría de masas, perfiles químicos completos de vinos de distintas variedades, añadas y regiones.
Durante años, estos datos se analizaban con métodos estadísticos clásicos. Hoy, algoritmos de machine learning como Random Forest, Support Vector Machines o redes neuronales permiten detectar relaciones no lineales entre compuestos químicos y descriptores aromáticos.
Por ejemplo, la IA puede aprender que ciertas combinaciones de ésteres y alcoholes superiores están asociadas con notas de fruta tropical, mientras que otros perfiles químicos se relacionan con aromas herbáceos o florales.
Lo interesante no es solo la predicción, sino el descubrimiento. Algunos modelos han identificado compuestos secundarios que antes se consideraban poco relevantes, pero que influyen significativamente en la percepción aromática cuando interactúan con otros.
Aquí ocurre algo fascinante. Para entrenar un modelo, no basta con datos químicos. Hace falta la percepción humana.Muchos estudios recientes combinan análisis químicos con paneles de cata entrenados. Cada vino se analiza en laboratorio y, al mismo tiempo, es evaluado sensorialmente por expertos que puntúan la intensidad de distintos aromas.
La IA aprende a mapear ambos mundos. No se limita a decir "este vino tiene tal compuesto", sino que aprende a responder a preguntas como:
Este enfoque está transformando la forma en que se entiende la relación entre proceso y resultado.
Uno de los avances más curiosos viene del procesamiento del lenguaje natural. Existen millones de notas de cata escritas por sommeliers, críticos y consumidores en todo el mundo. Son textos cargados de subjetividad, pero también de patrones.
Los modelos de IA pueden analizar miles de descripciones y detectar qué palabras aparecen juntas, cómo se agrupan los aromas y qué términos suelen asociarse a determinadas variedades, regiones o estilos de vino.
Por ejemplo, la IA puede aprender que "cítricos", "fresco" y "mineral" aparecen con frecuencia en ciertos vinos blancos, mientras que "cuero", "tabaco" y "especias" se asocian a vinos con crianza.
Esto no solo sirve para análisis académico. También se está usando para mejorar recomendaciones personalizadas y para traducir lenguaje técnico en descripciones más accesibles al consumidor.
Aquí entramos en uno de los terrenos más innovadores.
Algunos modelos experimentales intentan predecir el perfil aromático de un vino antes de que se elabore, basándose en datos del viñedo, la variedad, el clima y las decisiones de vinificación.mNo es magia. Es estadística avanzada. Si un algoritmo ha visto miles de ejemplos de cómo ciertas condiciones influyen en el aroma final, puede estimar probabilidades.
Esto abre posibilidades enormes:
Para el enólogo, la IA no decide. Sugiere. Ofrece una segunda opinión basada en datos históricos.
Otro campo relacionado es el desarrollo de narices electrónicas, dispositivos que combinan sensores químicos con algoritmos de IA para identificar aromas.
Estos sistemas no sustituyen al catador humano, pero son muy útiles para control de calidad, detección de defectos y seguimiento de procesos. Pueden identificar desviaciones aromáticas de forma rápida y objetiva, incluso antes de que sean perceptibles para una persona.
En vinos, se están usando para detectar oxidaciones, contaminaciones microbianas o problemas de fermentación.
Aquí surge una pregunta inevitable: ¿pierde el vino su magia cuando lo analizamos con algoritmos?
La experiencia demuestra lo contrario. La IA no elimina la emoción. La contextualiza. Nos ayuda a entender por qué sentimos lo que sentimos al oler una copa.
El aroma seguirá siendo subjetivo, cultural y personal. Pero ahora podemos complementarlo con conocimiento objetivo. Saber qué moléculas generan ciertas sensaciones no hace que el vino sea menos poético. Lo hace más comprensible.
No todo es perfecto. Los modelos dependen de los datos con los que se entrenan. Si los paneles de cata no son diversos, el modelo hereda sesgos. Si las descripciones son pobres, la predicción lo será también. Además, la percepción humana cambia con el contexto, el estado de ánimo y la memoria. Ningún algoritmo puede capturar eso por completo.
Por eso, la clave no es sustituir al humano, sino trabajar juntos.
Ana Gómez