La scienza, e in particolare l’intelligenza artificiale (IA), sta svolgendo un ruolo sempre più determinante in vari settori, spingendo i confini delle nostre conoscenze e capacità. A sorprendere, recentemente, è stata una ricerca pubblicata sulla rivista Communications Chemistry, in cui due algoritmi di apprendimento automatico hanno rivelato la loro sorprendente capacità di determinare l’origine geografica di un whisky e di identificare con grande precisione le note aromatiche predominanti nel distillato. Lo studio, condotto da Andreas Grasskamp e dal suo team di ricerca, non solo sfida il tradizionale dominio della degustazione da parte degli esperti, ma solleva anche interrogativi sul futuro della classificazione e della comprensione degli aromi nei distillati alcolici.
L’aroma del whisky: una questione complessa
L’aroma di un whisky, com’è noto agli intenditori e agli esperti del settore, è un’esperienza sensoriale molto complessa. Esso è il risultato di una miscela intricata di composti chimici volatili che emergono durante i vari processi di produzione del distillato, a partire dalla fermentazione e dalla distillazione fino all’invecchiamento nelle botti di legno. Ogni whisky ha un suo profilo aromatico unico, che dipende da numerosi fattori, tra cui il tipo di grano utilizzato, la provenienza dell’acqua, il tipo di alambicco, il processo di distillazione, la tipologia di botte e, infine, il tempo di invecchiamento.
Tuttavia, l’analisi di questi profili aromatici non è mai stata una questione semplice. La composizione chimica del whisky è vasta e composta da centinaia, se non migliaia, di composti diversi. Molti di questi composti sono presenti in concentrazioni molto basse, ma contribuiscono in modo significativo al profilo olfattivo e gustativo finale. Per un esperto di whisky, l’arte della degustazione e della valutazione degli aromi richiede anni di formazione e un’intuizione affinata, che si basa non solo sull’esperienza personale, ma anche su una comprensione approfondita dei composti chimici e delle reazioni che si verificano nel distillato.
Negli anni, la comunità scientifica ha sviluppato tecniche per analizzare la composizione chimica di un whisky, come la gascromatografia e la spettrometria di massa. Questi metodi permettono di separare e identificare i singoli componenti chimici presenti in una miscela, ma il passo successivo, cioè associare questi composti a specifici profili sensoriali, rimane ancora una sfida complessa. Tradizionalmente, i gruppi di esperti sono stati chiamati a intervenire, ma anche questo approccio ha delle limitazioni, in particolare per quanto riguarda il tempo, i costi e la variabilità nei giudizi tra i diversi esperti.
Il potere dell’intelligenza artificiale nel mondo del whisky
L’approccio innovativo presentato dal team di Grasskamp si è basato sull’utilizzo di due algoritmi avanzati: OWSum e una rete neurale. Questi strumenti sono stati progettati per analizzare i dati chimici complessi e prevedere, con grande precisione, l’origine di un whisky (se americano o scozzese) e le sue caratteristiche aromatiche principali. L’introduzione dell’intelligenza artificiale in un campo così sensoriale e tradizionale come quello del whisky potrebbe sembrare inusuale, ma i risultati ottenuti sono sorprendenti.
I dati sui quali si è basato lo studio sono stati raccolti tramite analisi chimiche avanzate di 16 campioni di whisky, di cui 7 provenienti dagli Stati Uniti e 9 dalla Scozia. L’analisi ha impiegato due metodi chimici: la gascromatografia e la spettrometria di massa. La gascromatografia è una tecnica che separa i composti chimici in base alla loro mobilità in un mezzo in movimento, mentre la spettrometria di massa permette di determinare la struttura molecolare di ogni composto separato. Questi dati sono stati poi utilizzati per alimentare gli algoritmi di apprendimento automatico, i quali sono stati addestrati a riconoscere i modelli distintivi di ciascun whisky, in base alla sua composizione molecolare.
OWSum: l’algoritmo che supera gli esperti
Il primo algoritmo utilizzato, denominato OWSum, si è rivelato particolarmente potente nel determinare l’origine di un whisky (americano o scozzese) con una precisione superiore al 90%. OWSum ha identificato con successo i composti chimici distintivi dei whisky americani e scozzesi, grazie alla capacità di rilevare molecole come il mentolo e il citronellolo, che sono più comuni nei distillati americani. D’altro canto, i whisky scozzesi sono stati più strettamente associati a composti come il decanoato di metile e l’acido eptanoico.
Inoltre, OWSum è riuscito a identificare le note aromatiche principali dei whisky, dimostrando di possedere una precisione superiore anche rispetto agli esperti umani. Per esempio, il whisky americano è stato spesso associato a note di caramello, una caratteristica ben nota di molti bourbon e whisky statunitensi. Al contrario, gli scotch hanno mostrato un profilo aromatico che tendeva verso note di mela, solvente e fenolico, quest’ultima spesso descritta come affumicata o medicinale, un profilo tipico di molte distillerie scozzesi.
Non solo la classificazione dell’origine del whisky, ma anche la valutazione delle note aromatiche è stata affrontata con successo. OWSum ha identificato le cinque note più forti di ciascun whisky con una precisione e coerenza sorprendenti. L’algoritmo ha superato ogni singolo esperto umano in termini di coerenza, con una minore variabilità nei risultati. Questo dimostra il potenziale degli algoritmi nel ridurre l’incertezza tipica delle valutazioni sensoriali umane, che possono essere influenzate da fattori soggettivi come la stanchezza o le preferenze personali.
Confronto con gli esperti umani
Il confronto tra i risultati degli algoritmi e quelli degli esperti è stato uno degli aspetti più affascinanti dello studio. Sebbene gli esperti abbiano avuto successo nell’identificare alcune delle caratteristiche principali dei whisky, OWSum è stato costantemente in grado di fornire una valutazione più coerente e accurata, riducendo al minimo le discrepanze tra le singole valutazioni. Questo solleva una riflessione interessante: in un campo tradizionalmente dominato dall’esperienza umana, l’intelligenza artificiale potrebbe svolgere un ruolo sempre più rilevante, non solo come strumento complementare ma, in alcuni casi, come sostituto. La tecnologia potrebbe infatti essere in grado di rendere la degustazione del whisky più scientifica, riducendo le incertezze e aumentando la precisione delle analisi.
L’applicabilità dell’approccio agli altri distillati
Le implicazioni di questo studio potrebbero estendersi ben oltre il whisky. L’uso di algoritmi per analizzare la composizione molecolare e identificare le caratteristiche aromatiche potrebbe essere applicato a qualsiasi altra bevanda alcolica, come il vino o la birra. L’analisi automatica potrebbe non solo velocizzare il processo di classificazione e valutazione, ma anche offrire una comprensione più profonda di come i diversi fattori di produzione influenzano il profilo aromatico di un distillato. Ad esempio, potrebbe essere utilizzato per determinare l’effetto di un particolare tipo di legno nell’invecchiamento o per suggerire il miglior abbinamento tra whisky e cibo, basandosi sulle note aromatiche identificate.
Inoltre, il potenziale di questo tipo di tecnologia potrebbe anche estendersi al miglioramento della qualità dei prodotti. Le distillerie potrebbero utilizzare questi algoritmi per ottimizzare i loro processi di produzione, modificando la combinazione di composti chimici in base ai desideri dei consumatori o alle tendenze di mercato. La capacità di monitorare costantemente e analizzare i profili aromatici potrebbe portare a distillati più consistenti e prevedibili, aumentando così la soddisfazione del consumatore.
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