Gerüche zu erkennen ist keine einfache Sache für eine Maschine. Mittels Massenspektrometrie kann man zwar die Moleküle identifizieren, die Geruch vermitteln, aber die Sache hat einen Haken: Der Geruch unterscheidet sich zum Beispiel je nachdem, in welchen Medium (Wasser, Alkohol, Öl, der Luft) sie sich befinden, und ihre Interaktion miteinander kann ganz andere, neue Gerüche entwickeln.
Aus diesem Grund ist der Geruch von Whisky (und damit der Geschmack, denn der definiert sich auch zum Großteil über Geruchssensoren) so variantenreich und so diffizil zu beschreiben. Dessen war man sich am Fraunhofer-Institut für Verfahrenstechnik u. Verpackung IVV in Freising bewusst, und hat dort laut einem Artikel in Sciencenews.org die „künstlichen Nasen“ mit einem Algorithmus für maschinelles Lernen verbunden um herauszufinden, ob man mit einer Molekularanalyse und künstlicher Intelligenz den Geschmack eines Whiskys voraussagen kann.
Das Ergebnis: Ja, kann man. Und zwar erstaunlich gut. Aus einem Sample von 16 Whiskys, die man der AI zur Überprüfung gab, konnte sie die 5 deutlichsten Geschmackskomponenten erkennen, und zwar so gut wie ein Panel von geübten Verkostern.
Unter den 16 Samples befanden sich sieben Bourbon und neun Scotch. Die elf Experten, die die Samples verkosteten, mussten die fünf deutlichsten Noten jedes Whiskys aus einer Liste auswählen. Da unter den elf Teilnehmern nicht immer Einigkeit herrschte, suchten die Wissenschaftler die fünf jeweils am häufigsten genannten heraus und verglichen sie mit dem Ergebnis, das auf Basis von zwei Algorithmen entstand: Ein statistisches Computermodell, das Proben auf der Grundlage der erkannten Moleküle unterscheidet, und ein neuronales Netzwerk, das darauf trainiert ist, auf der Grundlage der erkannten Moleküle identifizierbare Gerüche vorherzusagen. Das Ergebnis der „Maschine“ war dem der Menschen ebenbürtig.
Der Genuß beim Verkosten eines Whiskys, der bleibt allerdings dem Menschen vorbehalten. Und das finden wir gut so.
