En el vasto mundo de las opciones vinícolas, elegir la botella perfecta puede ser una tarea desafiante, especialmente para aquellos que no son expertos catadores. La amplia gama de etiquetas desconocidas en los estantes puede generar preguntas como ¿Cómo sabrá? ¿Cuál fue la última botella que compré y que me encantó? Aquí es donde las aplicaciones de vino como Vivino, Hello Vino y Wine Searcher entran en juego, facilitando la selección con sus algoritmos de inteligencia artificial.
Investigadores de la Universidad Técnica de Dinamarca (DTU), la Universidad de Copenhague y Caltech han llevado estos algoritmos un paso más allá. No se trata solo de etiquetas e información general, sino de incorporar las impresiones de sabor de las personas. Thoranna Bender, estudiante de posgrado en la DTU, lideró el estudio bajo el auspicio del Pioneer Centre for AI de la Universidad de Copenhague.
“Hemos demostrado que, alimentando a un algoritmo con datos que consisten en las impresiones de sabor de las personas, el algoritmo puede hacer predicciones más precisas sobre qué tipo de vino preferimos individualmente”, explica Bender. La clave aquí es agregar un parámetro nuevo y emocionante a la ecuación: las experiencias sensoriales humanas.
«Saborear» digitalmente a través de un algoritmo de IA
El equipo de investigación llevó a cabo degustaciones de vino, donde 256 participantes organizaron vasos de vino en un papel A3 según su percepción de similitud en sabor. Cuanto mayor era la distancia entre los vasos, mayor era la diferencia en su sabor. Este método, común en las pruebas de consumidores, permitió digitalizar los resultados para su posterior análisis.
Posteriormente, los investigadores combinaron los datos de las degustaciones con cientos de miles de etiquetas de vino y reseñas de usuarios proporcionadas por Vivino, una aplicación global de vinos y mercado. Desarrollaron un algoritmo basado en este vasto conjunto de datos, creando una dimensión de sabor que mejora las predicciones sobre las preferencias de vino de las personas.
El profesor y coautor Serge Belongie, del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Copenhague, señala: “Vemos que cuando el algoritmo combina los datos de las etiquetas y reseñas de vino con los datos de las degustaciones, hace predicciones más precisas de las preferencias de vino de las personas que cuando solo usa los tipos tradicionales de datos en forma de imágenes y texto.” En otras palabras, enseñar a las máquinas a usar experiencias sensoriales humanas resulta en algoritmos más efectivos para el usuario.
Esta innovación no se limita solo al vino; según Belongie, hay una tendencia creciente en el aprendizaje automático de usar datos multimodales, que generalmente consisten en una combinación de imágenes, texto y sonido. Aquí, la introducción de entradas sensoriales como el gusto es completamente nueva y tiene un gran potencial, especialmente en el sector alimentario.
El sabor que va más allá del vino: cerveza y café en el horizonte
Belongie destaca: “Entender el sabor es un aspecto clave de la ciencia alimentaria y esencial para lograr una producción alimentaria saludable y sostenible. Sin embargo, el uso de la inteligencia artificial en este contexto aún está en pañales. Este proyecto demuestra el poder de usar entradas basadas en experiencias humanas en la inteligencia artificial, y predigo que los resultados estimularán más investigaciones en la intersección de la ciencia alimentaria y la inteligencia artificial.”
En este contexto, Thoranna Bender señala que el método de los investigadores puede transferirse fácilmente a otros tipos de alimentos y bebidas. “Hemos elegido el vino como caso de estudio, pero el mismo método se puede aplicar fácilmente a la cerveza y al café. Por ejemplo, este enfoque puede usarse para recomendar productos e incluso recetas de alimentos a las personas.” Además, añade que comprender las similitudes de sabor en los alimentos podría ser útil en el sector de la salud.
Datos abiertos y colaboración
El equipo de investigación ha publicado sus datos en un servidor abierto, accesible de forma gratuita para cualquiera que desee utilizarlos. Bender comparte su entusiasmo: “Esperamos que alguien quiera construir sobre nuestros datos. Ya he recibido solicitudes de personas que tienen datos adicionales que les gustaría incluir en nuestro conjunto de datos. Creo que eso es realmente genial.” Este enfoque de datos abiertos promete avances colaborativos en la intersección de la inteligencia artificial y el sabor humano.
