Сможет ли искусственный интеллект (ИИ) в будущем анализировать ароматы вина и распознавать дефекты и типы вкуса?
Профессор энологии Доминик Дюрнер (Dominik Durner) из проекта «PINOT», Нойштадт (Германия), рассказал, на что в настоящее время способна технология ИИ и что наш нос пока может делать лучше.
Можно ли с помощью искусственного интеллекта анализировать вкусовые ощущения от вина с помощью датчиков и переводить их на человеческий язык? Ученые и исследователи разных направлений работают над этим вопросом уже три года в рамках проекта PINOT, финансируемого Федеральным министерством сельского хозяйства Германии.
Их замысел: детектор вкусов для профессионалов в винном подвале и замена консультантов по вину в розничной торговле.
Стартап Genie Enterprise, расположенный в Людвигсхафене (Германия), обратился к профессору энологии еще в 2019 году с идеей разработки «сомелье, сделанного из искусственного интеллекта». Основателей интересовал вопрос о том, можно ли перенести возможности ИИ в мир ароматов вина. Вместе с Genie Enterprise, Wille Engineering и стартапом Vineyard Cloud три компании поддержали проект по разработке практического применения результатов исследования. В конечном итоге исследовательский проект был профинансирован Министерством сельского хозяйства через программу финансирования «ИИ в сельском хозяйстве».
Первой задачей было соединить электрохимические датчики, чтобы проверить, какие сигналы аромата распознают датчики, и сопоставимы ли они с человеческим носом. «Первые тесты были катастрофическими и спускающими нас с небес на землю, потому что они вообще не работали», — вспоминает Дюрнер. — «Машины были просто парализованы этанолом».
Поэтому исследовательская группа начала обучать датчики на дефекты вина, которые «работали более или менее хорошо». Дюрнер объясняет, как команда разрабатывала проект: например, сначала датчику дают 100 вин с однозначным пороком (сероводород). Потом ему дают первое вино без этого ингредиента, и датчик должен распознать разницу. Затем восприятие вкуса датчиком подтверждается исследователями. «Это настоящий сизифов труд», — подчеркивает Дюрнер. «Такие соединения, как сероводород, все еще относительно легко изучить. Однако распознавание сложных вкусов может быть достигнуто только с помощью больших данных. 100 вин — это просто ничто, датчики должны получать данные с тысяч вин, для каждого сорта винограда и каждого дефекта вина».
Даже если возможности искусственного носа все еще ограничены, профессор Дюрнер после трех лет исследований видит огромный потенциал для применения — даже за пределами области виноделия и вина. «Производительность винодела при оценке вин не одинакова каждый день, а цифровая система всегда работает одинаково и не зависит от эмоций», — объясняет он возможную интеграцию ИИ в производственный процесс в подвале. В настоящее время машина может делать «менее 0,1% того, что может сделать человеческий нос».
Однако при правильном обучении его возможности огромны. Например, на текущем этапе он надежно распознает наиболее часто встречающийся в практическом виноделии порок —сероводород. «Это уже работает даже в тех концентрациях, когда человеческий нос еще далек от распознавания сероводорода», — говорит профессор, объясняя успехи. Виноделы могли бы реагировать очень рано в подвале во время производства, если процесс ферментации идет не гладко. ИИ также может стать интересным для продаж, когда речь идет о подлинности вин.
Читайте здесь: Возможность использования ДНК для установления подлинности вина
С помощью систем ИИ в будущем должно быть возможно сохранять своего рода отпечаток пальца вина и сравнивать его позже. Это позволило бы покупателям убедиться, что доставленное вино соответствует заказанному образцу.
Однако на данный момент системы ИИ вряд ли сделают карьеру в качестве судей на дегустационных конкурсах вин. «Например, обучить ИИ винному профилю мозельского Рислинга гораздо сложнее», — признает Доминик Дюрнер. То же самое касается и качественной оценки вина на том же уровне, как это могут сделать профессиональные дегустаторы.
ИИ пока терпит неудачу из-за отсутствия баз данных. С началом следующего проекта «WineIO», который также финансируется Министерством сельского хозяйства, исследования по этой теме будут продолжаться еще три года. Дюрнер также начинает сотрудничество с Университетом Дэвиса в Калифорнии, потому что там есть винодельни с соответствующей «любовью к данным». Его цель — использовать результаты своего исследования в виноделии и коммерческих целях.
Устройство, в идеале в формате мобильного телефона, которое будет использоваться в винном подвале во время процесса брожения, имело бы преимущество в том, что оно могло бы реагировать напрямую и не приходилось бы ждать результатов анализа из лаборатории.
Будущая технология, контролируемая ИИ, может быть также перенесена в другие области за пределами винодельческой промышленности: «Такое устройство может использоваться везде, где задействованы летучие вещества. Например, в качестве замены или дополнения для собак, ищущих наркотики и взрывчатые вещества, или в медицине. Это не первый случай успешного использования исследований из винодельческой отрасли», — объясняет Дюрнер.
Он не видит опасности единообразия дегустации вин в будущем в результате применения ИИ: «Напротив. Искусственный интеллект дает возможность для целевого производства. В винодельческой промышленности весьма важна ориентация на потребителя».
by Кристины Бадер (Kristine Bäder)
