Siurprizas. Ką DI padarė su viskiu ()
Žmonėms tai sudėtinga užduotis.
© ProsaClouds (Free Pixabay license) | https://pixabay.com/photos/whiskey-alcohol-drink-glass-7458793/
Prisijunk prie technologijos.lt komandos!
Laisvas grafikas, uždarbis, daug įdomių veiklų. Patirtis nebūtina, reikia tik entuziazmo.
Sudomino? Užpildyk šią anketą!
Dirbtinis intelektas gali atskirti škotišką viskį nuo amerikietiško viskio ir nustatyti stipriausius sudedamųjų dalių aromatus patikimiau nei žmonės ekspertai – naudodamasis duomenimis, o ne degustuodamas gėrimus.
Andreasas Grasskampas iš Fraunhoferio instituto Vokietijoje ir jo kolegos apmokė dirbtinio intelekto molekulinio kvapo prognozavimo algoritmą, pavadintą „OWSum“, remdamiesi skirtingų viskių aprašymais.
Tada, atlikę 16 mėginių – devynių rūšių škotiško viskio ir septynių rūšių amerikietiško burbono ar viskio – tyrimą, jie pateikė „OWSum“ užduotį atskirti šių dviejų regionų gėrimus pagal raktinius žodžius, apibūdinančius jų skonį – pavyzdžiui, gėlių, vaisių, medienos ar dūmų. Naudodamasis vien šiais žodžiais, dirbtinis intelektas beveik 94 proc. tikslumu nustatė, iš kurios šalies yra gėrimas.
|
Kadangi sudėtingą šių spiritinių gėrimų aromatą lemia daugelio cheminių junginių buvimas arba nebuvimas, tyrėjai taip pat pateikė dirbtiniam intelektui 390 viskiuose dažniausiai aptinkamų molekulių etaloninių duomenų rinkinį. Dirbtiniam intelektui pateikus dujų chromatografijos ir masės spektrometrijos duomenis, rodančius, kokių molekulių yra spiritinių gėrimų mėginiuose, „OWSum“ gebėjimas atskirti amerikietiškus ir škotiškus viskius padidėjo iki 100 proc.
Tokie junginiai kaip mentolis ir citronelolis neabejotinai rodė, kad tai amerikietiškas viskis, o metildekanoatas ir heptano rūgštis – škotiškas.
Tyrėjai taip pat išbandė ir „OWSum“, ir neuroninį tinklą, ar jie sugeba nuspėti penkis svarbiausius kvapų raktažodžius – pagal viskio cheminę sudėtį. Vertinant nuo 1 balo už visišką tikslumą iki 0 balų už nuolatinį netikslumą, „OWSum“ pasiekė 0,72 balo. Neuroninis tinklas pasiekė 0,78, o viskio ekspertai bandymų dalyviai – tik 0,57.
„[Rezultatai] pabrėžia tai, kad žmonėms tai sudėtinga užduotis, tačiau mašinoms tai taip pat nelengva – tačiau mašinos yra nuoseklesnės už žmones, – sako tyrėjų komandos narys Satnamas Singhas, taip pat dirbantis Fraunhoferio institute. – Tačiau tai nereiškia, kad žmonės nereikalingi: bent jau dabar jie mums reikalingi mašinoms apmokyti.“
Nė viename modelyje neatsižvelgiama į molekulių koncentracijas – o tik į jų buvimą ar nebuvimą – tačiau mokslininkai tikisi tai ištaisyti ir taip pasiekti dar didesnį tikslumą.
A. Grasskampas sako, kad tokios dirbtinio intelekto priemonės galėtų būti naudojamos kokybės kontrolei distiliavimo gamyklose arba kaip pagalba kuriant naujus viskius – o taip pat aptikti suklastotus viskius. Tačiau jos taip pat galėtų būti naudojamos „viskam, kas kvepia“ – pavyzdžiui, kitų maisto produktų ir gėrimų gamyboje arba chemijos pramonėje.
Tyrimas paskelbtas žurnale „Nature Communications Chemistry“.
Parengta pagal „New Scientist“.
