Алгоритм чувствовать вкус вина
чувствовать вкус

Исследователи научили алгоритм чувствовать вкус в дегустации вин

Ученые научили алгоритм чувствовать вкус: исследователи из Технического университета Дании, Университета Копенгагена и Калифорнийского технологического института добились успехов в мире дегустации вин, представив новую грань алгоритмов, используемых в винных приложениях. Торанна Бендер, аспирантка DTU, сообщает о значительном прогрессе в работе, проводимой в рамках инициативы Pioneer Centre for AI.

Команда стремится усовершенствовать алгоритмические предсказания индивидуальных винных предпочтений за счет учета вкусовых ощущений потребителей. В ходе исследования 256 участников принимали участие в дегустации вин. Перед ними была поставлена задача расставить небольшие чашки с различными винами на бумаге формата А3, основываясь на вкусовом сходстве. Эта пространственная организация - обычный подход в потребительском тестировании - была оцифрована для анализа.

Алгоритм чувствовать вкус

Объединив эти сенсорные данные со значительной коллекцией винных этикеток и пользовательских отзывов, предоставленных винным приложением и рынком Vivino, исследователи разработали новый усовершенствованный алгоритм. Это новшество позволяет более тонко подбирать вкус, предлагая пользователям рекомендации, основанные не только на вкусовом сходстве, но и на цене.

Серж Белонги, профессор Копенгагенского университета и глава Пионерского центра искусственного интеллекта, подчеркивает преимущество интеграции сенсорных данных с традиционными типами данных, такими как изображения и текст. Он считает, что включение сенсорных ощущений человека в ИИ существенно повышает его полезность для конечных пользователей.

Последствия этого исследования не ограничиваются вином. По мнению Белонги, использование ИИ для понимания сенсорных данных может произвести революцию в других областях, таких как пиво и кофе, а также потенциально распространиться на рекомендации по питанию или планирование питания в здравоохранении с учетом потребностей в питании.

Команда опубликовала свои результаты в открытом доступе, приглашая мировое сообщество к дальнейшему сотрудничеству и развитию. Торанна Бендер с оптимизмом смотрит на возможность интеграции внешних наборов данных для дальнейшего расширения их работы, подчеркивая дух сотрудничества в проекте.


Please publish modules in offcanvas position.

× Progressive Web App

Чтобы установить это веб-приложение на свой iPhone/iPad, нажмите значок. Progressive Web App А затем добавить на главный экран.

Не в сети