{"id":14276,"url":"\/distributions\/14276\/click?bit=1&hash=721b78297d313f451e61a17537482715c74771bae8c8ce438ed30c5ac3bb4196","title":"\u0418\u043d\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440 \u0438\u043b\u0438 \u0443\u0441\u043b\u0443\u0433\u0443 \u0431\u0435\u0437 \u0431\u0438\u0440\u0436\u0438","buttonText":"","imageUuid":""}

Цифровой дозор: ИИ на фронте борьбы с подделкой вин

Цифровой дозор: ИИ на фронте борьбы с подделкой вин

Сравнив винный мир с искусством, где каждая бутылка – как произведение искусства, ученые решили позвать искусственный интеллект в свою команду. И похоже, ИИ только что взял на себя роль, которая когда-то принадлежала знатокам вина – дегустаторам.

Кроме того, по итогам результатов исследования открывается путь к созданию более эффективных средств борьбы с подделками в винной индустрии.

Ученые из Женевского университета (UNIGE) и Института виноградарства и виноделия Университета Бордо объединили свои усилия и, применяя методы машинного обучения к химическим данным, заявляют, что теперь они могут с исключительной точностью идентифицировать молекулярные подписи красных вин из семи известных поместий региона Бордо.

В мире вин, как и в мире великих сомелье, долго говорили, что каждое вино имеет свой уникальный вкус, зависящий от виноградника и почвы, на которой оно выращено. И вот теперь искусственный интеллект приходит к выводу, что это тоже верно.

Новая эра в борьбе с фальсификацией вина

Группа исследователей из Женевского университета (UNIGE) и Института виноградарства и виноделия Университета Бордо заявляют, что им удалось с абсолютной точностью определить молекулярную подпись красных вин из семи престижных поместий региона Бордо, используя машинное обучение.

Для своего исследования ученые использовали газовую хроматографию-масс-спектрометрию для тщательного анализа химического состава 80 красных вин, собранных в 7 поместьях Бордо с 1990 по 2007 год. Затем, смешав химические данные с машинным обучением, алгоритмы начали выявлять уникальные закономерности в множестве информации.

Этот подход, описанный в журнале Communications Chemistry, открывает двери к новым методам борьбы с подделками вина.

Как искусственный интеллект обезопасит винный рынок от подделок

Вместо того чтобы скрупулезно анализировать концентрации и пики, исследователи сфокусировались на полных хроматограммах каждого вина, объединяя их в новые координаты. Майкл Шартнер, бывший научный сотрудник UNIGE, пояснил, что такой процесс уменьшения размерности данных позволил создать семь "облаков" данных, представляющих собой химический портрет каждого поместья Бордо.

«»Это позволило нам доказать, что у каждого поместья есть своя химическая подпись», — отметила Стефани Маршан, профессор Института виноградарства и виноделия Университета Бордо. «Мы также заметили, что три вина были сгруппированы справа, а четыре – слева, что соответствует двум берегам Гаронны, на которых расположены эти поместья».

Результаты исследования показали, что каждое поместье имеет свою химическую подпись, что позволяет идентифицировать географическое происхождение вина с абсолютной точностью. Александр Пуже, профессор нейробиологии Женевского университета, подчеркнул, что их метод уменьшения размерности данных является ключом к новым инструментам, способным эффективно бороться с подделкой вина.

Эта инновационная методика, несмотря на свою относительную широту, подчеркивает возможность определения происхождения вина с 100% точностью.

Исходя из полученных результатов, исследователи надеются, что их труды помогут в разработке эффективных инструментов для борьбы с подделками в винной индустрии.

Источники информации:

статья: Communications Chemistry DOI: 10.1038/s42004-023-01051-9

Читать дополнительную информацию о возможностях и перспективах на винном рынке по ссылке

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда