Резултатите показват също, че алгоритмите могат да надминат и най-добрите експерти в оценката на ароматите на алкохолната напитка.
Ароматът на уискито се определя от сложна смес от миризми. Поради това е много трудно да се оценят или предвидят ароматните характеристики на уискито само въз основа на неговия молекулярен състав. За определяне на най-силните нотки на уискито често се използват експерти, но това изисква значителни инвестиции на време, средства и обучение. Освен това оценките на хората са субективни и често се разминават.
Изследователите са анализирали молекулярния състав на седем американски и девет шотландски уискита, използвайки алгоритъма OWSum, както и невронна мрежа. Данните за молекулярния състав са получени на базата на резултати от анализ с газова хроматография и масспектрометрия – две техники, използвани за разделяне и идентифициране на компонентите в дадена смес.
Алгоритмите са използвани за определяне на произхода на всеки дестилат и петте му най-силни нотки. След това авторите сравнили резултатите от алгоритмите с тези на група от 11 експерти.
Оказва се, че OWSum е определил дали едно уиски е американско или шотландско с повече от 90% точност. Наличието на съединенията ментол и цитронелол е най-тясно свързано с класификацията на едно уиски като американското, докато откриването на метил деканоат и хептанова киселина определя напитката като шотландска.
OWSum определя карамелената нотка като най-характерна за американските уискита, а ябълковата и фенолната (често описвана като мирис на пушек или лекарство) – като най-характерни за шотландските дестилати.
Освен това и двата алгоритъма успяват да определят петте най-силни нотки на дадено уиски по-точно и по-последователно от всеки експерт.
Авторите на изследването смятат, че техният подход би могъл да доведе до бърза алгоритмична класификация на всички уискита и идентифициране на ключовите нотки в техните аромати, пише Communications Chemistry.