L’aroma di un whisky è determinato da una complessa miscela di composti odorosi e ciò rende molto difficile prevedere le caratteristiche aromatiche di questo distillato partendo solo dalla sua composizione a livello molecolare. Per questo compito vengono spesso utilizzati gruppi di esperti, con anni di formazione e palato affinato, ma si tratta di un metodo spesso impreciso e che presenta anche delle notevoli limitazioni in termini di tempo, denaro e variabilità di giudizi tra i diversi specialisti.
Alla ricerca di un metodo alternativo, i membri dell’Istituto tedesco Fraunhofer che si occupano di tecnologie per l’imballaggio e la lavorazione degli alimenti, sotto la guida di Andreas Grasskamp, hanno messo a punto due algoritmi: OWSum, in grado di identificare la composizione e le note aromatiche del distillato e una rete neurale artificiale. Entrambi sono stati messi alla prova con sette whisky americani e nove scozzesi, e i risultati sono poi stati confrontati con quelli di 11 esperti.
Gli algoritmi, descritti sulla rivista Communications Chemistry, in oltre il 90% dei casi hanno dimostrato una precisione superiore rispetto a degli specialisti umani, sia nell’identificare l’origine del whisky sia nell’isolare le note aromatiche principali, e per questo gli autori dello studio ritengono che potrebbero essere molto utili nella classificazione di questo distillato.
