L'intelligenza artificiale supera i degustatori umani nell'identificazione degli aromi

Un recente studio pubblicato su Communications Chemistry esplora il potenziale degli algoritmi di apprendimento automatico per superare i degustatori umani nell'identificazione dei profili aromatici del whisky. Questa ricerca combina l'analisi chimica avanzata con modelli computazionali, aprendo nuove possibilità per l'industria delle bevande alcoliche.

L'analisi chimica, utilizzata per scomporre ed esaminare aromi e sapori, ha dimostrato un notevole potenziale nel settore. All'inizio di quest'anno, i ricercatori della Heriot-Watt University di Edimburgo hanno sviluppato una tecnica per creare "impronte digitali" di composti aromatici nel gin per combattere i liquori contraffatti. Questa scoperta ha posto le basi per il recente studio, che applica metodi simili al whisky integrando i dati chimici con algoritmi di intelligenza artificiale.

Lo studio ha analizzato 16 campioni di whisky americani e scozzesi utilizzando la gascromatografia-spettrometria di massa. Sulla base di queste analisi, è stato impiegato un modello di apprendimento automatico per identificare i composti chiave e associarli a specifici descrittori aromatici. Tra i risultati più significativi, gli aromi di caramello sono predominanti nei whisky americani, mentre quelli scozzesi presentano note di mela, fenoliche e di solvente. Il mentolo e il citronellolo sono stati identificati come composti chiave nei whisky americani, mentre il decanoato di metile e l'acido eptanoico sono risultati più significativi nella classificazione dei whisky scozzesi.

Il modello computazionale è stato testato con un gruppo di 11 degustatori professionisti, che hanno faticato a raggiungere un consenso sulle cinque note principali per ogni campione, richiedendo una media delle loro valutazioni. Secondo gli autori dello studio, Satnam Singh e Doris Schicker dell'Università Friedrich-Alexander di Erlangen-Norimberga, in Germania, l'algoritmo ha dimostrato una maggiore coerenza nel prevedere le caratteristiche aromatiche dei campioni.

Sebbene l'algoritmo si sia dimostrato più coerente dei panelisti umani nell'identificare i profili chimici e i relativi descrittori, i ricercatori hanno sottolineato che l'obiettivo non è quello di sostituire gli esperti umani. Al contrario, la tecnologia mira a integrare il loro lavoro fornendo uno strumento rapido e affidabile per la previsione degli aromi in miscele complesse. Ciò potrebbe ridurre significativamente il tempo e lo sforzo necessari per le valutazioni sensoriali industriali.

Lo studio evidenzia anche i limiti degli algoritmi. Sebbene siano in grado di identificare i composti chimici e descrivere gli aromi, non possono valutare soggettivamente la qualità o il piacere che un whisky può offrire. Le variazioni nelle note di degustazione tra i panelisti rimangono una parte cruciale del processo di degustazione, arricchendo la prospettiva complessiva del prodotto.

Questo sviluppo rappresenta un passo importante verso l'integrazione dell'intelligenza artificiale nell'industria degli alcolici. Nel prossimo futuro, tali strumenti potrebbero rivoluzionare l'analisi e la classificazione dei prodotti, pur riconoscendo che il consumatore finale rimane umano, con preferenze modellate da emozioni e gusti personali.