À volta do mundo, a maioria dos odores é composta por uma mistura complexa de moléculas que interagem no nosso sistema olfativo para criar uma impressão específica.

Esse é o caso do whisky, cujo perfil aromático pode ser determinado por mais de 40 compostos e pode conter um número ainda maior de compostos voláteis não odoríferos.

Isto torna particularmente difícil avaliar ou perceber as características aromáticas de um whisky com base apenas na sua composição molecular.

No entanto, foi exatamente isso que os químicos conseguiram fazer graças a dois algoritmos de aprendizagem, de acordo com os resultados de um estudo publicado esta quinta-feira na revista Communications Chemistry.

O primeiro algoritmo, OWSum, é uma ferramenta estatística para perceber odores moleculares desenvolvida pelos autores do estudo.

O segundo, CNN Internacional, é uma rede neural convolucional que ajuda a descobrir relações em conjuntos de dados muito complexos, como aqueles entre “as moléculas mais influentes e os atributos de aroma” num whisky misturado, disse à AFP Andreas Grasskamp, investigador do Fraunhofer Institute for Process Engineering and Packaging IVV em Freising (Alemanha) e principal autor do estudo.

Os investigadores “treinaram” os algoritmos e ofereceram-lhes uma lista de moléculas detetadas por cromatografia gasosa e espectrometria de massas em 16 amostras de whisky: Talisker Isle of Skye Malt (10 anos), Glenmorangie Original, Four Roses Single Barrel, Johnnie Walker Red Label e Jack Daniel's, entre outros.

Também lhes deram descritores de sabor determinados para cada amostra por um painel de 11 especialistas.

Os algoritmos foram, então, usados para identificar o país de origem de cada whisky e a suas cinco notas dominantes.

Deteção de falsificações

O OWSum foi capaz de determinar se um whisky era americano ou escocês com mais de 90% de precisão.

A deteção de compostos como mentol e citronelol foi fortemente associada a uma classificação como whisky americano, enquanto a deteção de decanoato de metila e ácido heptanoico foi associada principalmente a whisky escoceses.

O algoritmo também identificou as notas caramelizadas como as mais características dos whiskys americanos, enquanto as notas de “maçã”, “diluentes” e “fenólicas” (geralmente descritas como um aroma defumado ou medicinal) foram as mais características dos whiskys escoceses.

Numa segunda etapa, os investigadores pediram à OWSum e à CNN que previssem as qualidades olfativas dos whiskys com base nas moléculas detetadas ou nas suas características estruturais.

Ambos os algoritmos foram capazes de identificar as cinco notas dominantes de um whisky com mais precisão e consistência, em média, do que qualquer especialista humano do painel.

“Descobrimos que os nossos algoritmos se alinharam melhor com os resultados do painel do que cada membro individual, fornecendo, assim, uma estimativa melhor da perceção geral do odor”, disse Grasskamp.

Essas metodologias de aprendizagem poderiam ser usadas para detetar falsificações ou para avaliar se o whisky misturado “terá o aroma esperado, ajudando, assim, a reduzir os custos ao limitar a necessidade de painéis de avaliação”, avalia.

É possível obter resultados semelhantes com o vinho? Em teoria, sim. "Tudo o que estas ferramentas precisam é de uma lista de compostos detetados na amostra e os seus descritores correspondentes”, de acordo com Grasskamp.

“O desafio está nos detalhes mais refinados, como determinar se os aromas do vinho são suficientemente distintivos para um algoritmo de IA”, acrescentou.