人類品酒師要被取代了嗎？最近小編看到國外最新期刊研究， 已有團隊將「化學分析技術結合機器人學習」應用在品酒上囉！到底是怎麼做到的，未來人類品酒師會不會被取代呢？跟著小編一起來了解。
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化學分析技術，成功分析酒品的風味組成
隨著化學分析技術迅速發展，對酒品風味辨識也變得更加精確。2024年，愛丁堡赫瑞瓦特大學研究團隊推出了一項創新技術，透過化學分析拆解琴酒風味組成，並希望這項技術能應用於打擊假酒問題。
雖然這項技術要真正普及到酒類市場與消費者還需要時間，但研究領域的專家們並未停下腳步。最近更是在化學期刊上發表了將化學分析與機器學習結合的研究成果，讓AI在未來辨別酒品風味的精準度與應用潛力更上一層樓。
透過機器學習AI也能辨識酒款
最近在《Communications Chemistry》期刊上，研究團隊發表了一項標題為〈Odor prediction of whiskies based on their molecular composition 〉的實驗結果，說明機器學習與品酒之間的可能性。
研究團隊先透過機器學習分析了16款來自美國與蘇格蘭的威士忌樣本，並透過氣相色譜質譜分析技術拆解其分子結構。
分析的過程中，機器學習演算法不僅能拆解威士忌風味分子，還能根據這些風味表現精準判斷酒款的產地。研究顯示，美國威士忌偏向焦糖風味，而蘇格蘭威士忌則帶有蘋果、苯酚與些許溶劑般的香氣。
更深入分析後發現，薄荷醇與香茅醇是辨識美國威士忌的重要標記，而甲基癸酸酯與庚酸則能有效區分蘇格蘭威士忌。這些分子標記讓演算法的準確度超越了人類感官，令人對科技在品酒領域的潛力刮目相看。
11位品飲者與機器演算法，究竟誰比較準確？
機器學習完成了對16款樣品的分析後，研究團隊隨即安排了11位專業威士忌品飲者，與機器學習演算法來一場正面較勁。
研究過程中，11位品飲者對樣品的風味筆記存在分歧，因此研究團隊彙整了他們的描述，形成平均結果，最後再與演算法的分析結果進行對比。
研究的最後，跟據計畫負責人Satnam Singh與Doris Schicker指出：「機器演算法的預測結果勝過人類品味者之間的共識，展現了機器學習在風味評估方面的巨大潛力。」不過，研究團隊也強調，這項技術的目的是輔助品味者，而非取代人類感官。
畢竟，威士忌的魅力不只是風味的表現，更包含品飲當下的氛圍與情感連結，這些細膩的體驗仍然是機器難以取代的。
品飲達人怎麼說？
未來，AI機器演算法與化學分析的結合，無疑將深刻影響酒類產業的生態。此次訪問到葡萄酒新手選的小E老師 Eric，他分享了自己的見解：「品酒是種充滿個人喜好與連結情感的活動，在樣本足夠大的狀況下，AI辨別酒類飲品的能力的確比人類精準，不過如果以第一線服務人員來說，了解客戶偏好與提供情緒價值更是飲酒現場的意義。」
「我相信終有一天AI也能識別人類感情，但在此之前，我們依舊期待暖心的互動。」-葡萄酒新手選 Eric
AI技術雖然在酒類辨識上展現了精準的優勢，但品飲的核心仍然在於情感交流與體驗溫度。在未來科技與人文互補的路上，我們或許能期待科技與人類感官一起提升品飲的美好。
小編總結
機器演算法無法完全取代人類品酒師的職業，但如果是以輔助的工具來使用他的話，更能做出客觀的判斷。
在一般品飲者的層面，小編認為這會大大的改變品飲生態，你想像一下未來品飲者們只要拿起手機掃描一下桌上的酒杯，就能出現酒液裡的所有資訊，確保我們手裡的酒款品質，這不是超酷的嗎？另一方面機器演算法可以協助釀酒團隊優化生產流程、輔助成份與風味分析，這項技術未來如果運用到生產面或許能為威士忌品飲帶來更多精彩。
參考資料：The Drinks Business
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