德国研究人员近日在英国《通讯化学》杂志上发表论文说，他们开发出一种人工智能算法，可辨别出16种威士忌各自最突出的5种香气，且与品酒师品鉴的结果相吻合。
威士忌的香草、焦糖或烟熏等香气由超过40种化合物分子组合产生，但各种气味混合在一起会相互抑制，且每种化合物分子在空气、水和油等不同介质中呈现出不同的气味，因此仅靠质谱仪等工具探测分析挥发物的分子组成难以辨别微妙的香气变化，而品酒师辨别则需要投入时间和精力等，且存在品酒师意见不统一的现象。
来自德国弗劳恩霍夫工艺工程与包装研究所的研究人员首先把16种预先分析过分子组成的威士忌作为样本，并使用两种人工智能算法联合测试。一种是研究人员自己设计的数据模型OWsum，可根据检测到的分子区分样品，另一种是经过训练的神经网络算法，可根据检测到的分子来预测气味。结合这两种算法，研究人员得出了每种威士忌最突出的5种香气。
随后，研究人员让11名品酒师分辨出这些最突出的香气，在他们品鉴的结果中选取最一致的结论，再与算法生成的结果相比较。结果发现，结合两种算法得出的结果与品酒师得出的结果吻合。研究人员表示，考虑到人工品鉴存在细微差异性，人工智能算法的结论相对更为准确。
德国研究人员近日在英国《通讯化学》杂志上发表论文说，他们开发出一种人工智能算法，可辨别出16种威士忌各自最突出的5种香气，且与品酒师品鉴的结果相吻合。
威士忌的香草、焦糖或烟熏等香气由超过40种化合物分子组合产生，但各种气味混合在一起会相互抑制，且每种化合物分子在空气、水和油等不同介质中呈现出不同的气味，因此仅靠质谱仪等工具探测分析挥发物的分子组成难以辨别微妙的香气变化，而品酒师辨别则需要投入时间和精力等，且存在品酒师意见不统一的现象。
来自德国弗劳恩霍夫工艺工程与包装研究所的研究人员首先把16种预先分析过分子组成的威士忌作为样本，并使用两种人工智能算法联合测试。一种是研究人员自己设计的数据模型OWsum，可根据检测到的分子区分样品，另一种是经过训练的神经网络算法，可根据检测到的分子来预测气味。结合这两种算法，研究人员得出了每种威士忌最突出的5种香气。
随后，研究人员让11名品酒师分辨出这些最突出的香气，在他们品鉴的结果中选取最一致的结论，再与算法生成的结果相比较。结果发现，结合两种算法得出的结果与品酒师得出的结果吻合。研究人员表示，考虑到人工品鉴存在细微差异性，人工智能算法的结论相对更为准确。
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