在德國弗勞恩霍夫工藝工程與包裝研究所的一間實驗室里，一場關(guān)于人工智能（AI）的“嗅覺革命”正在悄然上演。這個故事的主角不是專家，而是兩種AI機器學(xué)習(xí)算法——它們正試圖挑戰(zhàn)人類專家在識別酒類復(fù)雜香氣方面的權(quán)威。
研究人員選擇酒類作為檢測樣本并非偶然。以威士忌為例，其由多種復(fù)雜香味化合物交織而成的獨特香氣，可以成為測試的理想對象。通常情況下，識別威士忌最強烈的香氣特征需要依賴一群訓(xùn)練有素的人類專家，他們花費大量時間、資金和精力來辨識這些微妙的差別。然而，即便如此，不同專家之間也常常意見不一，這為品鑒過程帶來了不確定性和主觀性。
為了克服這一難題，研究人員開發(fā)了一種名為“OWSum”的分子氣味預(yù)測算法，并同時引入了另一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法。這兩種算法的任務(wù)是通過分析氣相色譜法和質(zhì)譜分析提供的分子組成數(shù)據(jù)，來確定實驗酒類樣本強烈的香氣，并判斷其產(chǎn)地。
在這個實驗中，7種美國威士忌和9種蘇格蘭威士忌成為了算法的首批挑戰(zhàn)者。研究人員將算法識別出的每個樣本的產(chǎn)地及其最強烈的5種香氣特征，與11名專家組成的小組得出的結(jié)果進行了對比。
結(jié)果令人驚訝：“OWSum”不僅能夠以超過90%的準(zhǔn)確度區(qū)分樣本是來自美國還是蘇格蘭，還能敏銳地捕捉到不同產(chǎn)地威士忌的標(biāo)志性香氣——焦糖味在美國威士忌中脫穎而出，而蘋果味、溶劑味和酚感則成為了蘇格蘭威士忌的代表。平均而言，兩種算法都展現(xiàn)出了比任何一位人類專家更穩(wěn)定且更準(zhǔn)確的能力，成功地識別出5種最強烈的香氣。
這項發(fā)表在《通訊·化學(xué)》雜志上的研究，標(biāo)志著一個新時代的開始。機器學(xué)習(xí)算法不僅能快速分類需要鑒別的樣本，還能精準(zhǔn)識別其中的關(guān)鍵香氣特征。
它預(yù)示著機器“嗅覺”的新篇章：不僅是效率的提升，更是對感官體驗的全新探索。隨著技術(shù)的進步，人們或許很快就能見證更多這樣的奇跡。
在德國弗勞恩霍夫工藝工程與包裝研究所的一間實驗室里，一場關(guān)于人工智能（AI）的“嗅覺革命”正在悄然上演。這個故事的主角不是專家，而是兩種AI機器學(xué)習(xí)算法——它們正試圖挑戰(zhàn)人類專家在識別酒類復(fù)雜香氣方面的權(quán)威。
研究人員選擇酒類作為檢測樣本并非偶然。以威士忌為例，其由多種復(fù)雜香味化合物交織而成的獨特香氣，可以成為測試的理想對象。通常情況下，識別威士忌最強烈的香氣特征需要依賴一群訓(xùn)練有素的人類專家，他們花費大量時間、資金和精力來辨識這些微妙的差別。然而，即便如此，不同專家之間也常常意見不一，這為品鑒過程帶來了不確定性和主觀性。
為了克服這一難題，研究人員開發(fā)了一種名為“OWSum”的分子氣味預(yù)測算法，并同時引入了另一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法。這兩種算法的任務(wù)是通過分析氣相色譜法和質(zhì)譜分析提供的分子組成數(shù)據(jù)，來確定實驗酒類樣本強烈的香氣，并判斷其產(chǎn)地。
在這個實驗中，7種美國威士忌和9種蘇格蘭威士忌成為了算法的首批挑戰(zhàn)者。研究人員將算法識別出的每個樣本的產(chǎn)地及其最強烈的5種香氣特征，與11名專家組成的小組得出的結(jié)果進行了對比。
結(jié)果令人驚訝：“OWSum”不僅能夠以超過90%的準(zhǔn)確度區(qū)分樣本是來自美國還是蘇格蘭，還能敏銳地捕捉到不同產(chǎn)地威士忌的標(biāo)志性香氣——焦糖味在美國威士忌中脫穎而出，而蘋果味、溶劑味和酚感則成為了蘇格蘭威士忌的代表。平均而言，兩種算法都展現(xiàn)出了比任何一位人類專家更穩(wěn)定且更準(zhǔn)確的能力，成功地識別出5種最強烈的香氣。
這項發(fā)表在《通訊·化學(xué)》雜志上的研究，標(biāo)志著一個新時代的開始。機器學(xué)習(xí)算法不僅能快速分類需要鑒別的樣本，還能精準(zhǔn)識別其中的關(guān)鍵香氣特征。
它預(yù)示著機器“嗅覺”的新篇章：不僅是效率的提升，更是對感官體驗的全新探索。隨著技術(shù)的進步，人們或許很快就能見證更多這樣的奇跡。
本文鏈接：機器學(xué)習(xí)已有“嗅覺”了嗎http://www.lensthegame.com/show-2-9822-0.html
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