威士忌的香草、焦糖或煙熏等香氣由超過40種化合物分子組合產生，但各種氣味混合在一起會相互抑制，且每種化合物分子在空氣、水和油等不同介質中呈現出不同的氣味，因此僅靠質譜儀等工具探測分析揮發物的分子組成難以辨別微妙的香氣變化，而品酒師辨別則需要投入時間和精力等，且存在品酒師意見不統一的現象。
來自德國弗勞恩霍夫工藝工程與包裝研究所的研究人員首先把16種預先分析過分子組成的威士忌作為樣本，并使用兩種人工智能算法聯合測試。一種是研究人員自己設計的數據模型OWsum，可根據檢測到的分子區分樣品，另一種是經過訓練的神經網絡算法，可根據檢測到的分子來預測氣味。結合這兩種算法，研究人員得出了每種威士忌最突出的5種香氣。
隨后，研究人員讓11名品酒師分辨出這些最突出的香氣，在他們品鑒的結果中選取最一致的結論，再與算法生成的結果相比較。結果發現，結合兩種算法得出的結果與品酒師得出的結果吻合。研究人員表示，考慮到人工品鑒存在細微差異性，人工智能算法的結論相對更為準確。
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