中新網北京12月20日電 (記者 孫自法)施普林格·自然旗下專業(yè)學術期刊《通訊—化學》最新發(fā)表一篇化學研究論文，研究人員提出兩種機器學習算法能夠確定一種威士忌來自美國還是蘇格蘭，并識別其最強烈的香氣。這項研究結果還表明，在評估威士忌最強烈香氣方面，算法的表現優(yōu)于人類專家。

　　該論文介紹，威士忌的香氣是由多種復雜香味化合物混合而成，因此，僅依據分子組成來評估或預測一種威士忌的香氣特征非常困難，通常需要人類專家組成的小組來識別威士忌最強烈的香氣特征，但這需要大量時間、金錢和培訓投入，而且參與者之間往往意見不統(tǒng)一。

　　在本項研究中，論文通訊作者、德國弗勞恩霍夫工藝工程與包裝研究所Andreas T. Grasskamp和同事合作，用兩種算法評估了7種美國威士忌和9種蘇格蘭威士忌的分子組成，這兩種算法一個命名為OWSum，是由論文作者開發(fā)的分子氣味預測算法；另一個則是一種神經網絡。分子組成數據來自氣相色譜法和質譜分析的現有結果，這兩種技術被用于分離和識別混合物中的成分。

　　論文作者用算法識別每種威士忌的產地國和最強烈的5種香氣特征，隨后將算法結果與由11名專家組成的小組得出的結果進行比較。結果顯示，OWSum能夠識別一種威士忌的產地是美國還是蘇格蘭，準確度超過90%；檢測到薄荷醇和香茅醇與美國威士忌的分類最為密切相關，而癸酸甲酯和庚酸的存在與蘇格蘭威士忌分類的關系最為密切；OWSum將焦糖味識別為美國威士忌最具特征性的香氣，而將蘋果味、溶劑味和酚感(常被描述為煙熏味或藥味)視為蘇格蘭威士忌最具特征性的氣味。最后，兩種算法平均而言，都能比任何一位人類專家更準確穩(wěn)定地識別出特定威士忌5種最強烈的香氣。

　　論文作者總結認為，他們這次研究的方法能夠對威士忌進行快速的算法分類，并識別其香氣中的關鍵特征。(完)