Một xu hướng ngày càng tăng trong Machine Learning là sử dụng dữ liệu đa dạng, thường bao gồm sự kết hợp của hình ảnh, văn bản và âm thanh. Sử dụng vị giác hoặc các cảm quan khác làm nguồn dữ liệu là điều hoàn toàn mới và nó có tiềm năng lớn – ví dụ, trong lĩnh vực thực phẩm.
Đối với những người không phải là chuyên gia, việc chọn một chai rượu có thể khó khăn khi nhìn vào hàng loạt nhãn hiệu lạ trên kệ hàng. Nó có vị như thế nào? Lần trước tôi đã mua chai nào mà vị ngon đến vậy?
Ở đây, các ứng dụng rượu như Vivino, Hello Vino, Wine Searcher và nhiều ứng dụng khác có thể giúp người dùng đỡ đau đầu với những lựa chọn này. Những ứng dụng này cho phép người mua rượu quét nhãn chai, nhận thông tin về loại rượu đó và đọc đánh giá của người khác. Những ứng dụng này được xây dựng trên các thuật toán trí tuệ nhân tạo.
Bây giờ, các nhà khoa học từ Đại học Kỹ thuật Đan Mạch (DTU), Đại học Copenhagen và Caltech đã chỉ ra rằng bạn có thể thêm một tham số mới vào các thuật toán để dễ dàng tìm được loại rượu phù hợp với khẩu vị của mình hơn: đó là ấn tượng về hương vị của mọi người.
“Chúng tôi đã chứng minh rằng: bằng cách cung cấp cho thuật toán dữ liệu bao gồm các ấn tượng về hương vị của mọi người, thuật toán có thể đưa ra dự đoán chính xác hơn về loại rượu mà mỗi cá nhân ưa thích”, Thoranna Bender – một sinh viên tốt nghiệp DTU đã thực hiện nghiên cứu tại Trung tâm Tiên phong về AI của Đại học Copenhagen chia sẻ.
Các nhà nghiên cứu đã tổ chức các buổi thử rượu, trong đó 256 người tham gia được yêu cầu sắp xếp các cốc nhỏ chứa các loại rượu khác nhau trên một tờ giấy A3 dựa trên mức độ giống nhau về hương vị. Khoảng cách giữa các cốc càng lớn thì sự khác biệt về hương vị càng nhiều. Phương pháp này được sử dụng rộng rãi trong các thử nghiệm tiêu dùng. Các nhà nghiên cứu sau đó số hóa các điểm trên tờ giấy bằng cách chụp ảnh chúng.
Dữ liệu thu thập từ các buổi thử rượu sau đó được kết hợp với hàng trăm ngàn nhãn rượu và đánh giá của người dùng được cung cấp cho các nhà nghiên cứu bởi Vivino – một ứng dụng rượu và chợ giao dịch quốc tế. Tiếp theo, các nhà nghiên cứu đã phát triển một thuật toán dựa trên tập dữ liệu khổng lồ này.
“Các khía cạnh hương vị khác nhau mà chúng tôi tạo ra trong mô hình cung cấp thông tin về những loại rượu có vị tương tự nhau và những loại không giống. Ví dụ, tôi có thể cầm chai rượu yêu thích của mình và nói: Tôi muốn biết loại rượu nào có vị tương tự nhất hoặc cả về vị và giá cả” ,Thoranna Bender nói.
Thoranna Bender chỉ ra rằng phương pháp của các nhà nghiên cứu có thể dễ dàng chuyển sang các loại thực phẩm và đồ uống khác.
“Chúng tôi đã chọn rượu vang như một trường hợp, nhưng cùng một phương pháp có thể áp dụng cho bia và cà phê. Ví dụ, cách tiếp cận này có thể được sử dụng để đề xuất sản phẩm và thậm chí có thể là công thức nấu ăn cho mọi người.
Và nếu chúng tôi có thể hiểu rõ hơn về sự tương đồng về hương vị trong thực phẩm, chúng tôi cũng có thể sử dụng nó trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe để tạo ra các bữa ăn phù hợp với khẩu vị và nhu cầu dinh dưỡng của bệnh nhân. Nó thậm chí có thể được sử dụng để phát triển các loại thực phẩm được thiết kế theo các hồ sơ vị giác khác nhau”.
Giảng viên Bùi Ngọc Minh Châu
Bộ môn Công nghệ thông tin
FPT Polytechnic Tây Nguyên
