En un avance significativo para la tecnología y la industria de las bebidas, un estudio de la Universidad de Glasgow en colaboración con el Instituto Fraunhofer ha utilizado inteligencia artificial (IA) para predecir los aromas de diferentes whiskies y determinar su origen, ya sea de Estados Unidos o Escocia, a partir de su composición química. La investigación analizó un total de 16 whiskies, entre los que se encuentran marcas reconocidas como Jack Daniel’s, Maker’s Mark, Laphroaig y Talisker.
‍

Un panel de 11 expertos fue encargado de evaluar los aromas de estos whiskies, proporcionando datos esenciales sobre las notas aromáticas presentes en cada muestra. Posteriormente, un algoritmo de IA analizó estos datos y alcanzó una precisión de más del 90% en la distinción entre whiskies estadounidenses y escoceses, identificando las cinco notas más fuertes en cada whisky con mayor precisión y consistencia que cualquier miembro del panel de expertos.
‍

Entre los compuestos aromáticos identificados, los whiskies estadounidenses mostraron presencia de mentol y citronelol, que contribuyen a una nota similar al caramelo. En contraste, los whiskies escoceses presentaron compuestos como metil decanoato y ácido heptanoico, asociados con aromas ahumados o medicinales. Estos hallazgos fueron publicados en la revista Communications Chemistry.
‍

Los métodos utilizados en este estudio, detallados en la publicación en Nature, combinaron herramientas analíticas automatizadas con datos sensoriales de los panelistas y algoritmos de aprendizaje automático para clasificar y distinguir las muestras basadas en sus moléculas detectadas. La percepción del aroma es subjetiva y está influenciada por múltiples factores, lo que hace que la clasificación precisa de los olores sea un desafío significativo.
‍

Dos algoritmos principales fueron evaluados en el estudio: OWSum, un modelo lineal con una precisión del 93.75% al predecir el tipo de whisky utilizando descriptores aromáticos, y una red neuronal convolucional (CNN), que superó a OWSum en rendimiento predictivo y mostró un desempeño superior en la predicción de los cinco descriptores aromáticos más relevantes. OWSum alcanzó una precisión del 100% al predecir el tipo de whisky basado en moléculas, mientras que la CNN demostró un rendimiento superior en términos de predicción de descriptores aromáticos.
‍

Los investigadores concluyen que la IA puede proporcionar una evaluación más consistente y eficiente de los aromas de whisky, presentando así potenciales aplicaciones en la detección de productos falsificados y en la mejora de procesos de producción. Además, sugieren que la metodología podría aplicarse en la detección de productos falsificados y en la mejora de la calidad de productos reciclados que pueden desarrollar olores desagradables.
‍

La estabilidad que ofrece la IA en la evaluación de sabores y aromas podría permitir un control más efectivo de la calidad en la producción de whisky, beneficiando a toda la industria y asegurando la autenticidad del producto final. Los investigadores destacan el valor de su trabajo para otros sectores, mostrando cómo esta tecnología puede tener un impacto significativo más allá del ámbito del whisky.