La inteligencia artificial (IA) está alcanzando nuevas fronteras al demostrar que puede superar a los expertos humanos en tareas tradicionalmente dependientes del olfato y el gusto. Un equipo de investigadores del Instituto Fraunhofer de Ingeniería de Procesos y Embalaje IVV en Alemania -informa New Scientist– logró desarrollar un algoritmo que no solo diferencia con éxito entre el whisky escocés y el americano, sino que también lo hace con una precisión inigualable al analizar sus componentes químicos. Este avance tecnológico promete revolucionar la industria y otras áreas relacionadas con el análisis sensorial.
El proyecto y su metodología
El proyecto, liderado por Andreas Grasskamp, se basó en un sistema denominado OWSum, que se centra en la predicción de olores moleculares. Para entrenar este algoritmo, los investigadores utilizaron descripciones de whiskies mediante palabras clave que suelen emplear los catadores humanos, tales como “floral”, “afrutado”, “amaderado” o “ahumado”. Posteriormente, OWSum fue evaluado con 16 muestras de whisky: nueve escoceses y siete americanos. El resultado fue sorprendente, ya que utilizando únicamente estas palabras clave, el algoritmo logró identificar el país de origen en un 94% de los casos. Esto demuestra que las máquinas pueden detectar patrones en datos textuales para alcanzar conclusiones que superan la capacidad humana.
La ciencia detrás del experimento
La ciencia detrás de este experimento llevó el análisis un paso más allá, introduciendo técnicas químicas obtenidas a través de la cromatografía de gases y la espectrometría de masas. Estas tecnologías permiten identificar las moléculas específicas presentes en cada muestra. Al utilizar esta información, el algoritmo alcanzó un hito del 100% en la diferenciación de whiskies. Se revelaron compuestos específicos que distinguen ambos países: por ejemplo, el mentol y el citronelol son característicos del whisky escocés, mientras que el decanoato de metilo y el ácido heptanoico predominan en el americano. Estos resultados subrayan cómo la IA puede revelar con exactitud las complejas bases químicas de los aromas que percibimos de manera subjetiva.
Desempeño del algoritmo y comparación con humanos
Además de identificar el origen, la red neuronal fue evaluada en su capacidad para predecir las cinco principales características olfativas del whisky, basándose en su composición química. El algoritmo obtuvo puntuaciones de 0,72 y 0,78 (en una escala de 0 a 1), mientras que los catadores humanos quedaron rezagados con una puntuación de 0,57. Satnam Singh, miembro del equipo, reconoció la complejidad de la tarea: “Esto subraya que diferenciar es complicado tanto para humanos como para máquinas; sin embargo, los resultados son consistentes”. A pesar de este éxito, recordó que sigue siendo fundamental entrenar el algoritmo en menos etapas iniciales.
Aplicaciones y futuro del estudio
Los estudios realizados tienen implicaciones significativas para la industria del whisky. Según Grasskamp, las herramientas desarrolladas podrían emplearse en una amplia gama de aplicaciones, tales como el control de calidad, el desarrollo de nuevos productos y la lucha contra la falsificación. También se vislumbra un uso amplio de esta tecnología en sectores como el alimentario y el químico, donde clasificar sustancias es crucial. Sin embargo, el modelo aún enfrenta ciertas limitaciones, ya que actualmente analiza las concentraciones de las muestras y la presencia o ausencia de compuestos. Singh mencionó que incorporar una dimensión adicional podría mejorar el algoritmo. Además, se busca refinar el sistema para que pueda aplicarse a otros perfiles aromáticos complejos, lo que apunta a cambiar la forma en que evaluamos y clasificamos aromas, desde alimentos hasta perfumes.
Una nueva era en la cata de whisky
Este avance marca un importante paso hacia la automatización de los análisis sensoriales, desafiando la percepción tradicional de que estas competencias están reservadas exclusivamente para los humanos. La IA enfrenta el desafío de ofrecer consistencia y objetividad, lo que la perfila como una aliada en la estandarización de procesos. Aunque no se espera que sustituya completamente la experiencia humana, especialmente en términos de creatividad y contexto cultural, la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos y encontrar patrones ocultos abre nuevas posibilidades en el campo del análisis sensorial.
