Группа ученых создала инструмент искусственного интеллекта, обучив его алгоритму отслеживания происхождения вина на основе химического анализа. Об этом пишет The Guardian, передает УНН.
Детали
Согласно новому исследованию, опубликованному в Communications Chemistry, ученым удалось разработать ИИ-инструмент для различения вин на основе тонких различий в концентрациях десятков соединений, - это, как указывается, позволит на практике отслеживать вина не только в конкретном виноградарском регионе, а и в поместье, где они были изготовлены.
Вокруг много мошенничества с вином: люди придумывают какое-то дерьмо в своих гаражах, печатают этикетки и продают их за тысячи долларов. ... Мы впервые показываем, что имеем достаточно чувствительности с нашими химическими методами, чтобы определить разницу
Чтобы разработать
программу, ученые обратились к газовой хроматографии, которая была использована для
анализа 80 вин, собранных в течение 12 лет из семи различных поместий в регионе
Бордо во Франции. Эта методика обычно используется в лабораториях для
разделения и идентификации соединений, образующих смесь.
ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: Первые 30 украинских команд представили инновации для гуманитарного разминирования
Вместо того, чтобы пытаться найти отдельные соединения, которые отличают одно вино от другого, алгоритм опирается на все химические вещества, обнаруженные в вине, чтобы выработать наиболее достоверную сигнатуру для каждого из них. Программа отображает свои результаты результаты на двумерной сетке, где вина с похожими сигнатурами группируются вместе.
Первое, что мы увидели, это кластеры, которые соответствуют определенным шато (вина, принадлежащие к высшей категории в классификации французских вин - ред.) Это сразу подсказало нам, что для каждого шато есть специфический химический сигнатур, независимо от винтажа
По словам ученого, существует общая схема концентрации очень многих молекул, отличающая шато, но "каждая из них является симфонией: нет ни одной ноты, которая их отличает, это целая мелодия".
Дополнение
Исследование, опубликованное в Communications Chemistry, предполагает, что машинное обучение может помочь в расследовании мошенничества, подтверждая, соответствует ли вино этикетке. этикетке. В Европе, где поддельный алкоголь ежегодно приводит к потерям продаж на сумму 3 000 миллионов евро, недавние случаи высветили масштабы преступных сетей, действующих в этой области. В начале этого года члены банды были осуждены за контрабанду танкеров с испанским столовым вином во Францию, а затем выдавали его за французское. Мошенничество разворачивалось годами и, как считают, задействовало эквивалент почти 5 миллионов бутылок, некоторые из которых были перепакованы как бордо.
Хотя выявление мошенничества является наиболее очевидным применением программы, по словам ученых, этот подход можно использовать также для мониторинга качества на протяжении всего процесса виноделия и обеспечения его правильного смешивания.
ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: На пляжах Гоа создали зоны с запретом селфи