Des scientifiques développent une nouvelle technologie d’intelligence artificielle pour la dégustation de vin
Des chercheurs du National Institute of Standards and Technology (NIST), basé dans le Maryland, ont créé une intelligence artificielle capable de « goûter » virtuellement le vin avec une précision de plus de 95 %.
La nouvelle technologie d’intelligence artificielle développée par des scientifiques aux États-Unis a passé un test de dégustation de vin avec brio, prouvant une méthode « plus efficace mais moins amusante » d’échantillonnage des vins, selon ses fabricants.
L’équipe a commencé par former le palais virtuel du système d’IA, en utilisant 148 des vins d’un ensemble de données de 178 élaborés à partir de trois cépages.
Chaque vin virtuel avait 13 caractéristiques à prendre en compte, notamment le niveau d’alcool, la couleur, les flavonoïdes, les cendres, l’alcalinité et le magnésium.
Chaque caractéristique s’est vu attribuer une valeur comprise entre 0 et 1 que le réseau doit prendre en compte pour distinguer un vin des autres.
Brian Hoskins, physicien du NIST, a déclaré à propos de l’expérience : « C’est une dégustation de vin virtuelle, mais la dégustation est effectuée par un équipement analytique qui est plus efficace mais moins amusant que de le goûter vous-même. »
La technologie devait alors être mise à l’épreuve. Tt a été soumis à un test de dégustation de vin virtuel sur l’ensemble de données complet, qui comprenait 30 vins qu’il n’avait jamais vus auparavant.
Le système a réussi avec une précision de 95,3 % et n’a commis que deux erreurs sur les vins qu’il n’avait jamais vus auparavant, ce que les chercheurs ont considéré comme un bon signe.
« Obtenir 95,3 % nous indique que cela fonctionne », a déclaré le physicien du NIST, Jabez McClelland.
La technologie d’IA de dégustation de vin n’a pas été conçue comme un sommelier artificiel, mais pour prouver que des dispositifs similaires pourraient potentiellement être mis à l’échelle et utilisés pour construire de nouveaux systèmes d’IA.
Ces systèmes, utilisant moins d’énergie que les formes précédentes, pourraient être utilisés dans des applications telles que des vêtements «intelligents», des drones miniatures ou des capteurs qui traitent les données à la source.
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