Исследователи научили алгоритм «дегустировать» вина
67

Исследователи научили алгоритм «дегустировать» вина

В наше время, когда на полках магазинов представлено огромное разнообразие вин, выбрать подходящую бутылку может быть непросто, особенно если вы не работаете сомелье. Какое вино вам понравится? Помните ли вы, какое вино вы покупали в прошлый раз и остались довольны?


Теперь в этом могут помочь специальные приложения, такие как Vivino, Hello Vino, Wine Searcher и многие другие. Приложения позволяют покупателям сканировать этикетки бутылок, получать информацию о конкретном вине и читать отзывы других пользователей. Приложения основаны на искусственном интеллекте (ИИ). Теперь ученые из Технического университета Дании (DTU), Копенгагенского университета и Калифорнийского технологического института (Caltech) показали, что можно добавить новый параметр к алгоритмам, который облегчит поиск точного соответствия вашим вкусовым предпочтениям: а именно, впечатления людей о вкусе.

Мы продемонстрировали, что, питая алгоритм данными, состоящими из впечатлений людей о вкусе, программа может делать более точные прогнозы того, какое вино мы предпочитаем индивидуально

— Торанна Бендер, аспирант DTU, который провел исследование под эгидой Пионерского центра ИИ при Копенгагенском университете.

Более точные прогнозы вкусовых предпочтений людей


Исследователи провели дегустацию вин, в ходе которой 256 участников попросили расположить стаканчики с разными винами на листе бумаги формата А3 в зависимости от того, какие вина они считали наиболее похожими по вкусу. Чем больше расстояние между стаканчиками, тем больше разница в их вкусе.


Вкусовые впечатления были собраны в ходе серии дегустаций вин. Вина были анонимизированы, и каждое вино было маркировано цветом и номером. Каждому участнику было предоставлено сочетание вин по вкусу


Метод широко используется в потребительских тестах. Затем исследователи перевели точки на листах бумаги в цифровой формат, сфотографировав их. Данные, собранные в ходе дегустации вин, затем были объединены с сотнями тысяч этикеток вин и отзывов пользователей, предоставленных исследователям глобальным приложением и рынком вин Vivino. Затем исследователи разработали алгоритм на основе огромного набора данных.

Шкала вкуса, которую мы создали в модели, дает нам информацию о том, какие вина похожи по вкусу, а какие нет. Так, например, я могу стоять со своей любимой бутылкой вина и сказать: я хотел бы знать, какое вино наиболее похоже на него по вкусу — или и по вкусу, и по цене

— Торанна Бендер.

Мы видим, что когда алгоритм сочетает данные с этикеток вин и отзывов с данными из дегустации вин, он делает более точные прогнозы вкусовых предпочтений людей, чем когда он использует только традиционные типы данных в виде изображений и текста

— Серж Белонжи, профессор и соавтор из кафедры компьютерных наук, который возглавляет Пионерский центр ИИ при Копенгагенском университете.
Наши новостные каналы

Подписывайтесь и будьте в курсе свежих новостей и важнейших событиях дня.

ВКонтакте Дзен Одноклассники
Рекомендуем для вас