Основатель стартапа Tastry Катерина Аксельссон научила компьютер оценивать вкусовые и ароматические характеристики вин, чтобы помочь виноделам улучшить продукцию и привлечь новых покупателей.
По словам Катерины Аксельссон, Tastry использует искусственный интеллект для анализа десятков тысяч вин на протяжении года, генерируя обширную базу данных, способных помочь виноделам и торговым предприятиям производить и реализовать вина, которые гарантированно найдут своих ценителей. Катерина пришла к этой идее во время учёбы в Калифорнийском политехническом университете. Будучи студенткой химического факультета, девушка имела опыт работы в местных винодельнях, где она столкнулась с весьма сомнительными практиками оценивания продукции. К примеру, содержимое одного и того же бака могли реализовать под разными брендами в разных ценовых категориях, которые получали от критиков совершенно противоречивые отзывы.
Компания Tastry зародилась как проект по анализу образцов вин от различных производителей с целью выделения главных и второстепенных компонентов. Используя искусственный интеллект, Аксельссон могла оценивать, как те или иные соединения сырья сочетались между собой, создавая вкусовой профиль вина. Затем при помощи машинного обучения Катерина искала соответствие между профилями вин и их характеристиками: вкусом, ароматом, цветом, текстурой и т. п. Этот метод позволил Акселльсон разработать специализированное приложение для рекомендации вин: в 2019 году его стали использовать несколько магазинов алкогольных напитков в Калифорнии. В форме опросника покупатели могут обозначить свои вкусовые предпочтения и желаемую ценовую категорию, в ответ приложение предоставляет ряд рекомендаций, соответствующих критериям клиентов. По словам Катерины, рекомендации приложения были удовлетворительными на 80-90% с первой попытки, а при введении дополнительных пожеланий точность вырастала до 95%. Сегодня аналогичный функционал имеет ещё и мобильное приложение, основанное на регулярно обновляющейся базе данных Tastry.
С недавних пор Tastry также напрямую сотрудничает с виноделами в США. Бренды платят за анализ своей продукции, а взамен получают доступ к так называемой аналитической панели. С её помощью производители могут изучить успешность тех или иных вин среди покупателей на местном и региональном уровне, а также в пределах отдельного магазина. Кроме того, виноделы могут анализировать вкусовые предпочтения пользователей приложения и адаптировать своё производство, чтобы соответствовать наиболее распространённым вкусам. К примеру, один из крупнейших производителей вин в Калифорнии O’Neill Vintners and Distillers смешивает сырьё из десятков отдельных баков, чтобы придать конечной продукции наиболее желаемые вкусовые и ароматические характеристики. По мнению вице-президента компании Марти Спэйта, Tastry не является полноценной заменой команды экспертов-виноделов, однако искусственный интеллект определённо полезен в организации и структуризации продукции.
Впрочем, не все представители индустрии относятся к подобным нововведениям с энтузиазмом. В частности, некоторые виноделы выступают против использования алгоритмов в данном ремесле. Сомелье и глава лондонского клуба ценителей вина 67 Pall Mall Ронан Сэйберн считает, что в виноделии, как и в искусстве, компьютерам делать нечего. Сэйберн сомневается, что среди ценителей вина найдутся люди, которые будут следовать подсказкам искусственного интеллекта, рассчитанным на основе их предпочтений. По его мнению, привлекательность вин лежит как раз-таки в возможности лично ощутить всю полноту характера и структуры напитка, чтобы сформировать собственное мнение. В представлении Сэйберна, вероятно, подобные технологии были бы полезны аматерам для получения рекомендаций о температуре подачи вина, времени насыщения напитка кислородом или сочетании с пищей. Однако в столь чувственном и интимном деле, как выбор вкусовой и ароматической композиции вина, жизненно необходим человеческий контакт.
Катерина вовсе не отрицает важности сомелье и не считает Tastry полноценной заменой профессионалам, однако использование технологий определённо не лишено смысла. В частности, созданным ею алгоритмам удаётся анализировать и оценивать в десятки раз больше вин в год, чем это подвластно человеку. К концу 2021 года Аксельссон планирует расширить географию своей компании, включив в базу данных также европейских производителей. Кроме того, она задумывается и о развитии новых направлений: в лаборатории стартапа уже идут разработки алгоритмов для анализа других алкогольных напитков, кофе и парфюмерных изделий.