Un grupo de investigadores de la Universidad Técnica de Dinamarca (DTU), la Universidad de Copenhague y el Instituto Tecnológico de California, ha logrado desarrollar un algoritmo que distingue las notas de sabor del vino. Se trata de un avance que se presenta como una solución que puede ayudar a los consumidores a seleccionar productos con un sabor óptimo simplemente escaneando sus etiquetas, lo que cambiaría la experiencia de compra al proporcionar recomendaciones personalizadas basadas en las preferencias individuales de sabor.
Los expertos han dotado al algoritmo de la capacidad de discernir las notas de sabor del vino, por supuesto, estamos hablando de inteligencia artificial (IA), y no sólo del vino, ya que se podría adaptar para otros productos como el café, la cerveza, etc. Los investigadores comentan que las expectativas de los consumidores sobre los perfiles de sabor están evolucionando, impulsan a los productores y fabricantes a ajustar las formulaciones actuales y diseñar futuras formulaciones que satisfagan los gustos y preferencias más variadas.
Explican que la IA (inteligencia artificial) juega un papel significativo y actualmente se está produciendo una creciente integración en las aplicaciones cotidianas, siendo una tendencia que redefine las expectativas de los consumidores que terminan exigiendo recomendaciones aún más precisas y personalizadas. En el caso del sector del vino, actualmente podemos encontrar algunas aplicaciones de IA que han demostrado su capacidad para proporcionar información detallada sobre los vinos, anticipando las preferencias del comprador y ofreciendo reseñas útiles, como pueden ser Hello Vino o Wine Searcher, entre otras.
Pero el nuevo trabajo va un paso más allá, ya que muestra cómo las impresiones de sabor de los consumidores pueden enriquecer los algoritmos, facilitando la búsqueda de combinaciones precisas para las papilas gustativas individuales. Hay que tener en cuenta que además de los cambios en las preferencias de sabor de los consumidores, existe una creciente tendencia hacia las opciones más sostenibles y saludables, aspectos que tambien influyen en los perfiles de sabor deseados. Esta evolución impulsa a los productores a explorar alternativas y experimentar con sabores innovadores, a fin de poder satisfacer esas nuevas y cambiantes demandas.
Los responsables del desarrollo del algoritmo destacan su complejidad y capacidad de modelar el sabor de una forma precisa, desde la recopilación de datos sobre la percepción humana del sabor, hasta la personalización avanzada capaz de satisfacer los gustos más variados. Para “enseñar” al algoritmo a diferenciar las notas de sabor, los expertos llevaron a cabo catas de vinos con un grupo de 256 personas que debían determinar qué vinos tenían un sabor más parecido.
El resultado ha sido poder mapear similitudes de sabor alineadas con la percepción humana, gracias a la combinación de las miles de etiquetas de vino y reseñas de usuarios, información que proporcionó la aplicación Vivino, y las percepciones personales de sabor de las catas. Con toda esta información se pudo desarrollar un algoritmo basado en un enorme conjunto de datos.
Como decíamos, se trata de un avance que tiene multitud de aplicaciones en la industria alimentaria, en el control de calidad, en las recomendaciones de bebidas, en la nutrición personalizada o en las sugerencias de recetas de cocina. Los investigadores explican que la capacidad del algoritmo para detectar similitudes de sabores, incluso podría utilizarse para identificar fraudes en productos alimentarios.
El estudio es pionero y marca un paso crucial hacia la personalización de la experiencia del consumidor, de hecho, facilitará que los menos familiarizados con terminología sofisticada (los que se inician en el mundo del vino), puedan explorar y disfrutar de manera más informada y auténtica el complejo mundo de los sabores del vino. Podéis conocer todos los detalles de la creación del algoritmo a través de este artículo publicado en la página de la Universidad de Copenhague.
Fuente: Gastronomía y Cía
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