Искусственный интеллект научился определять происхождение вина

Учёные университета Женевы разработали алгоритм искусственного интеллекта, способный отслеживать происхождение вина по его химическому составу.

Данный метод может стать ключевым инструментом в борьбе с фальсификацией вина. Используя машинное обучение, исследователи анализировали вино на предмет тонких различий в концентрациях множества соединений. Это позволило им определять не только регион произрастания винограда, но и конкретное винодельческое поместье.

Исследование вин включало использование газовой хроматографии, что позволило анализировать 80 образцов вина за 12 лет с семи различных участков в регионе Бордо, Франция. Вместо поиска отдельных соединений, алгоритм опирается на общий химический состав вина для создания уникальной «подписи» каждого вина. Примечательно, что алгоритм показывает результаты на двухмерной сетке, где вина с похожими «подписями» группируются вместе. Это открытие может помочь в борьбе с винодельческими мошенниками, которые зачастую подделывают вина, нанося ущерб на миллиарды евро ежегодно.

Хотя алгоритм успешно отличает вина разных поместий с точностью 99%, он испытывает трудности с определением года выпуска вина, достигая точности лишь в 50% случаев. Данное исследование, опубликованное в журнале Communications Chemistry , подчёркивает потенциал машинного обучения в области пищевых продуктов и сельского хозяйства. Помимо обнаружения подделок, этот метод может быть использован для мониторинга качества вина на протяжении всего процесса его производства и для оптимизации смешивания вин. Открытие может сделать процесс создания качественных вин более доступным и экономичным.