Trí tuệ nhân tạo [ Đăng ngày (23/02/2025) ]
AI đánh bại chuyên gia nếm rượu?
Các nhà khoa học sử dụng trí tuệ nhân tạo để đoán nốt hương của rượu whisky, xác định xem whisky được sản xuất tại Mỹ hay Scotland.

Để xác định nguồn gốc rượu whisky, chuyên gia sẽ đánh giá các nốt hương gỗ, khói, bơ hoặc caramel. Ảnh: Jane Barlow/PA Images/Alamy

Tờ The Guardian gọi nghiên cứu mới này là "chiến thắng" của trí tuệ nhân tạo (AI). Công trình nghiên cứu là tiền đề cho hệ thống tự động có thể dự đoán hương thơm phức tạp của whisky dựa trên thành phần phân tử của rượu.

Trước đây, để xác định nguồn gốc rượu whisky, chuyên gia sẽ đánh giá các nốt hương gỗ, khói, bơ hoặc caramel, điều này giúp bảo đảm các lô sản phẩm giống nhau có sự khác biệt không đáng kể.

TS Andreas Grasskamp, Viện Fraunhofer về Kỹ thuật Quy trình và Bao bì ở TP Freising (Đức), gần đây đã nghiên cứu một thuật toán AI giúp dự đoán mùi hương của các phân tử, có tên là OWSum. Bằng cách phân tích cấu trúc hóa học của các phân tử, OWSum có thể đưa ra dự đoán chi tiết về mùi hương mà phân tử tạo ra khi kết hợp với nhau của rượu whisky.

Trong thử nghiệm với 16 mẫu whisky Mỹ và Scotland (gồm 9 loại rượu whisky Scotch và 7 loại rượu bourbon hoặc whisky Mỹ), OWSum có nhiệm vụ phân biệt đồ uống của hai quốc gia dựa trên mô tả từ khóa về hương vị của chúng, chẳng hạn hương hoa, hương trái cây, hương gỗ hoặc hương khói. Chỉ sử dụng những từ khóa này, AI có thể nhận biết đồ uống đến từ quốc gia nào với độ chính xác gần 94%.

Việc xác định mùi thơm của whisky không hề dễ dàng. Phần lớn các nốt hương mạnh nhất của loại rượu này là một tổ hợp phức tạp của các hợp chất hóa học, có thể tương tác ngay trong khoang mũi và thậm chí, át lẫn nhau, tạo ra những mùi hương đặc trưng.

Những tương tác này khiến việc dự đoán mùi hương của whisky từ đặc điểm hóa học trở nên vô cùng khó khăn.

Do đó, các nhà nghiên cứu cung cấp cho thuật toán OWSum tập dữ liệu tham chiếu gồm 390 phân tử thường thấy trong rượu whisky. Dữ liệu giúp tăng cao khả năng phân biệt rượu whisky Mỹ với rượu whisky Scotch.

Thuật toán đạt độ chính xác hơn 90% khi phân biệt whisky Mỹ và Scotland, song hiệu suất có thể giảm đối với những loại rượu không nằm trong tập dữ liệu huấn luyện.


Việc xác định mùi hương của whisky không hề dễ dàng. Ảnh: Shutterstock

Trung bình, thuật toán xác định chính xác và nhất quán 5 nốt hương mạnh nhất trong mỗi loại whisky, với khả năng chính xác cao hơn bất cứ chuyên gia nếm thử rượu nào.

Các hợp chất như menthol và citronellol giúp AI nhận biết được whisky Mỹ, vốn có nốt hương giống caramel. Trong khi đó, methyl decanoate và heptanoic acid đóng vai trò quan trọng trong việc xác định whisky Scotland, thường tạo nên mùi khói hoặc dược liệu của rượu.

OWSum hoạt động như thế nào?

Phân tích cấu trúc phân tử: OWSum bắt đầu bằng việc phân tích cấu trúc hóa học chi tiết của từng phân tử có trong rượu whisky.

Tìm kiếm các mẫu: Thuật toán sẽ so sánh cấu trúc của các phân tử này với một cơ sở dữ liệu lớn về mùi hương của các phân tử.

Dự đoán mùi hương: Dựa trên các mẫu tìm được, OWSum dự đoán mùi hương mà mỗi phân tử sẽ tạo ra khi kết hợp với các phân tử khác trong rượu whisky.

Kết hợp các dự đoán: Cuối cùng, thuật toán sẽ kết hợp mọi dự đoán về mùi hương của từng phân tử để đưa ra dự đoán tổng thể về mùi hương của rượu whisky.

Tiến sĩ William Peveler, giảng viên hóa học tại Trường ĐH Glasgow (Anh), đánh giá thuật toán này có thể mang lại sự "ổn định" hơn so với chuyên gia nếm thử rượu.

Tuy nhiên, ông Peveler cũng lưu ý nghiên cứu chỉ áp dụng trên một số ít thương hiệu whisky và chưa rõ AI sẽ hoạt động như thế nào khi phải xử lý nhiều loại hơn.

Do cảm nhận hương vị whisky chịu tác động nhiều từ môi trường tiêu thụ và các yếu tố ngoại cảnh khác, ông Peveler nghĩ cần nghiên cứu chuyên sâu hơn để hoàn thiện hệ thống có thể đánh giá "sản phẩm mang tính cảm xúc" như whiskey.

Giới nghiên cứu nhận thấy không chỉ giúp nhận biết mùi hương, xác định nguồn gốc rượu, AI còn phát hiện được hàng giả nhờ sự khác biệt về mùi.

Ngoài ra, AI có thể giúp ngành tái chế tìm ra cách tốt nhất để pha trộn nhựa tái chế cũ (vốn có thể phát sinh mùi khó chịu) vào các sản phẩm mới.

Chi tiết nghiên cứu công bố trên tạp chí Communications Chemistry.



Huệ Bình
Theo Theo nld.com.vn (ctngoc)
In bài viết  
Bookmark
Ý kiến của bạn

Hiệu chuẩn cảm biến áp lực đất trong điều kiện phòng thí nghiệm
Cảm biến áp lực đất được sử dụng phổ biến trong lĩnh vực địa kỹ thuật nhằm xác định ứng suất đất tại vị trí lắp đặt trong khối đất hoặc tại giao diện giữa đất và kết cấu công trình. Tuy nhiên, giá trị đo được từ cảm biến chịu ảnh hưởng đáng kể bởi điều kiện làm việc, môi trường đo và phương pháp hiệu chuẩn. Do đó, việc hiệu chuẩn cảm biến áp lực đất trước khi đưa vào sử dụng thực tế là yêu cầu bắt buộc nhằm đảm bảo độ chính xác của kết quả đo. Bài báo này tập trung nghiên cứu hiệu chuẩn cảm biến áp lực đất dạng màng ngăn có đường kính 30 mm (earth pressure cell – EPC) của hãng Kyowa trong điều kiện phòng thí nghiệm. Quá trình hiệu chuẩn được thực hiện trong hai môi trường khác nhau là môi trường chất lỏng và môi trường đất cát bão hòa nhằm đánh giá sự khác biệt về độ nhạy của cảm biến. Kết quả nghiên cứu cho thấy cảm biến có độ nhạy cao hơn khi hiệu chuẩn trong môi trường chất lỏng so với môi trường đất cát bão hòa với chiều dày lớp cát bằng 6,5 lần đường kính cảm biến. Các phương trình hiệu chuẩn thu được đều có dạng tuyến tính, với hệ số tương quan và độ tin cậy cao. Kết quả nghiên cứu là cơ sở quan trọng cho việc ứng dụng cảm biến áp lực đất trong đo đạc ứng suất đất phục vụ thiết kế và thi công công trình địa kỹ thuật.

Xem nhiều

Tiêu điểm

Chuyển đổi số tại Cần Thơ: Thực trạng và giải pháp hoàn thiện hệ thống chính sách nâng cao năng lực đổi mới sáng tạo của các doanh nghiệp
Nỗ lực hoàn thiện hạ tầng công nghệ thông tin, đảm bảo kết nối thông suốt
Tập trung cao độ cho phát triển kinh tế - xã hội thành phố
Nâng cao chất lượng đội ngũ cán bộ làm công tác đối ngoại
Lãnh đạo UBND thành phố Cần Thơ làm việc với Sở Khoa học và Công nghệ về tình hình hoạt động sau khi hợp nhất ba địa phương
Hội đồng tư vấn, giao trực tiếp tổ chức chủ trì nhiệm vụ KH&CN (Tư vấn và chứng nhận Tiêu chuẩn ISO 9001:2015 – Hệ thống quản lý chất lượng - Các yêu cầu và Tiêu chuẩn ISO 14001:2015 – Hệ thống quản lý môi trường) thuộc Chương trình NSCL năm 2025
Microsoft cáo buộc nhóm tin tặc đứng sau mạng lưới Deepfake AI
Công nghệ lưu trữ lượng tử vừa đạt đột phá: Chứa 5.000 phim 4K trên một tinh thể bé hơn đầu ngón tay?
Sony tuyên bố hợp tác gây chấn động ngành game, mang tính năng độc quyền trên AMD RX 9000 đến PS5 Pro, vạch ra tương lai cho PS6
Startup xe điện Dat Bike đã không còn "trong tay” người Việt
Trung Quốc tự đẩy mình vào 'thời khắc sinh tử': 300 startup xe điện chỉ còn 7 hãng lớn có thể tồn tại, chiến trường xe điện khốc liệt hơn bất kỳ lúc nào
Chuyên gia Phạm Chi Lan chỉ ra 4 điểm yếu của các nhà sáng lập Việt: Nhiều startup cho rằng xuất khẩu được mới 'oai', trong khi thị trường nội còn khó hơn ngoại
Startup KAMEREO ‘ấm bụng’ trong ‘mùa đông gọi vốn’: Hoàn tất vòng Series B với 7,8 triệu USD từ 5 ‘đồng hương’ Nhật Bản
Founder - CEO Amslink: Kiến tạo tương lai Anh ngữ cho thế hệ trẻ Việt
CASTI Awards 2024 - Tôn vinh sản phẩm khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo
Siêu thị số  
 
Nghiên cứu thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ đào tạo lái ô tô dựa trên mô phỏng thực tế
Việc ứng dụng công nghệ mô phỏng trong đào tạo lái xe ô tô đang ngày càng được quan tâm nhằm nâng cao chất lượng giảng dạy, giảm chi phí và hạn chế rủi ro trong quá trình học tập. Nghiên cứu này trình bày quá trình thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ tự học lái ô tô thông qua mô phỏng các thao tác điều khiển phương tiện theo tiêu chuẩn sát hạch lái xe hiện hành của Việt Nam. Mô hình được xây dựng với cấu trúc phần cứng tương tự cabin ô tô thực tế, bao gồm hệ thống vô lăng, bàn đạp ga, phanh, ly hợp, cần số, ghế ngồi điều chỉnh, dây an toàn và màn hình hiển thị kích thước lớn. Phần mềm mô phỏng được triển khai dựa trên nền tảng Euro Truck Simulator 2, cho phép tái hiện các bài thi sa hình, điều kiện thời tiết và tình huống giao thông đa dạng. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình hoạt động ổn định, mang lại cảm giác lái chân thực, góp phần hỗ trợ người học rèn luyện kỹ năng lái xe, đồng thời tiết kiệm thời gian và chi phí đào tạo.


 
Công nghệ 4.0  
 
Một tầm nhìn do cộng đồng đề xuất về nguồn tri thức mới cho trí tuệ nhân tạo
Nghiên cứu do nhóm các tác giả Vinay K Chaudhri, Chaitan Baru, Brandon Bennett, Mehul Bhatt, Darion Cassel, Anthony G Cohn, Rina Dechter, Esra Erdem, Dave Ferrucci, Ken Forbus, Gregory Gelfond, Michael Genesereth, Andrew S. Gordon, Benjamin Grosof, Gopal Gupta, Jim Hendler, Sharat Israni, Tyler R. Josephson, Patrick Kyllonen, Yuliya Lierler, Vladimir Lifschitz, Clifton McFate, Hande Küçük McGinty, Leora Morgenstern, Alessandro Oltramari, Praveen Paritosh, Dan Roth, Blake Shepard, Cogan Shimizu, Denny Vrandečić, Mark Whiting, Michael Witbrock thuộc Công ty TNHH Nghiên cứu Hệ thống Tri thức, Sunnyvale, Hoa Kỳ thực hiện.


 
Tin học  
 
Nghiên cứu thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ đào tạo lái ô tô dựa trên mô phỏng thực tế
Việc ứng dụng công nghệ mô phỏng trong đào tạo lái xe ô tô đang ngày càng được quan tâm nhằm nâng cao chất lượng giảng dạy, giảm chi phí và hạn chế rủi ro trong quá trình học tập. Nghiên cứu này trình bày quá trình thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ tự học lái ô tô thông qua mô phỏng các thao tác điều khiển phương tiện theo tiêu chuẩn sát hạch lái xe hiện hành của Việt Nam. Mô hình được xây dựng với cấu trúc phần cứng tương tự cabin ô tô thực tế, bao gồm hệ thống vô lăng, bàn đạp ga, phanh, ly hợp, cần số, ghế ngồi điều chỉnh, dây an toàn và màn hình hiển thị kích thước lớn. Phần mềm mô phỏng được triển khai dựa trên nền tảng Euro Truck Simulator 2, cho phép tái hiện các bài thi sa hình, điều kiện thời tiết và tình huống giao thông đa dạng. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình hoạt động ổn định, mang lại cảm giác lái chân thực, góp phần hỗ trợ người học rèn luyện kỹ năng lái xe, đồng thời tiết kiệm thời gian và chi phí đào tạo.


 



© Copyright 2020 Trung tâm Khởi nghiệp và Đổi mới sáng tạo - Sở Khoa học và Công nghệ TP. Cần Thơ
Địa chỉ: 118/3 Trần Phú - Phường Cái Khế - thành phố Cần Thơ
Giấy phép số: 05/ GP-TTĐT, do Sở Thông tin và Truyền Thông thành phố Cần Thơ cấp ngày 23/5/2017
Trưởng Ban biên tập: Ông Vũ Minh Hải - Giám đốc Trung tâm Khởi nghiệp và Đổi mới sáng tạo - Sở Khoa học & Công nghệ TP. Cần Thơ
Ghi rõ nguồn www.trithuckhoahoc.vn khi bạn sử dụng lại thông tin từ website này