让人工智能（AI）像人一样具有眼耳口鼻舌五观的感知能力，是机器学习的重要研究目标。其中，让AI具备气味感知能力是一个挑战。

现在，德国科学家提出两种机器学习算法，能够确定一种威士忌来自美国还是苏格兰，并识别其最强烈的香气。甚至在评估威士忌香气方面，算法的表现优于人类专家。相关研究近日发表于《通讯—化学》。

威士忌的香气是由多种复杂香味化合物混合而成的。因此，仅依据分子组成来评估或预测一种威士忌的香气特征非常困难，通常需要人类专家组成的小组来识别威士忌最强烈的香气特征，但这需要大量时间、金钱和培训投入，而且参与者之间往往意见不统一。

弗劳恩霍夫工艺工程与包装研究所的Andreas Grasskamp和同事用两种算法评估了7种美国威士忌和9种苏格兰威士忌的分子组成，这两种算法一个叫做OWSum，是由作者开发的分子气味预测算法；另一个则是一种神经网络。分子组成数据来自气相色谱法和质谱分析的现有结果，这两种技术被用于分离和识别混合物中的成分。作者用算法识别每种威士忌的产地国和最强烈的5种香气特征，随后将算法结果与由11名专家组成的小组得出的结果进行了比较。

OWSum能够识别一种威士忌的产地是美国还是苏格兰，准确度超过90%。检测到薄荷醇和香茅醇与美国威士忌的分类最为密切相关，而癸酸甲酯和庚酸的存在与苏格兰威士忌分类的关系最为密切。OWSum将焦糖味识别为美国威士忌最具特征性的香气，而将苹果味、溶剂味和酚感（常被描述为烟熏味或药味）视为苏格兰威士忌最具特征性的气味。最后，两种算法平均而言都能比任何一位人类专家更准确稳定地识别出特定威士忌5种最强烈的香气。

研究者表示，该方法能够对威士忌进行快速的算法分类，并识别其香气中的关键特征。（来源：中国科学报 冯维维）

相关论文信息：https://doi.org/10.1038/s42004-024-01373-2