Изследователи обучиха алгоритъм да „опитва“ и разпознава вкуса на вино, съобщи електронното издание „Юрикалърт“. Дано обучението на алгоритъма не включва и дегустацията на виното вместо човека.
За незапознатите изборът на бутилка вино може да бъде предизвикателство, когато разглеждат многобройните етикети на рафта в магазина. Какъв е вкусът му? Кое беше последното вино, което купих и което беше много добро?
Има доста приложения за вино, които могат да се притекат на помощ. Те позволяват на купувачите да сканират етикетите на бутилките и да получат информация за конкретната напитка, както и да прочетат мнения на потребители. Тези приложения се основават на алгоритъм за изкуствен интелект.
Scientists from the Technical University of Denmark, the University of Copenhagen and the California Institute of Technology have shown that a new parameter can be added to the algorithms to make it easier to find the exact match with taste buds.
„Доказахме, че когато подадем на алгоритъм данни, състоящи се от вкусовите впечатления на хората, той може да направи по-точни прогнози за това какво вино предпочитаме индивидуално“, казва Торанна Бендер, дипломант в Техническия унивреститет на Дания.
Изследователите провеждат дегустации на вина, по време на които 256 участници са помолени да подредят малки чаши с различни вина върху лист хартия А3 в зависимост от това кои според тях имат най-близък вкус. Колкото по-голямо е разстоянието между чашите, толкова по-голяма е разликата във вкуса им. Методът е широко използван при потребителските тестове. След това изследователите дигитализират точките върху листовете хартия и ги фотографират.
Данните, събрани от дегустациите, са комбинирани със стотици хиляди етикети на вина и потребителски мнения, предоставени от глобално приложение за вино. След това изследователите разработват алгоритъм на базата на на огромния набор от информация.
„Измерението на вкуса, което създадохме в модела, ни предоставя информация за това кои вина си приличат по вкус и кои – не. Така например мога да застана с любимата си бутилка вино и да кажа: Бих искала да знам кое вино най-много прилича на нея по вкус – или и по вкус, и по цена“, казва Торана Бендер.
„Виждаме, че когато алгоритъмът комбинира данните от етикетите и рецензиите за вино с такива от дегустациите, той прави по-точни прогнози за предпочитанията на хората, отколкото когато използва само традиционните видове сведения под формата на изображения и текст. Така че, научаването на машините да използват човешкия сетивен опит води до по-добри алгоритми, които са от полза за потребителя“, е мнението на проф. Серж Белонжи, който е съавтор на изследването. Той е начело на Катедрата по компютърни науки в Копенхагенския университет.
Според него при машинното обучение се наблюдава нарастваща тенденция за използване на т. нар. мултимодални данни, които обикновено се състоят от комбинация от изображения, текст и звук. Въвеждането на вкусови или други сетивни данни като източници на информация е напълно ново. Той вижда голям потенциал – например в хранителния сектор.
