Ученые разработали искусственный интеллект, который способен определить подлинность вина

Исследователи использовали машинное обучение, чтобы различать вина на основе тонких различий в концентрациях множества химических соединений, что позволило им отследить не только конкретный виноградарский регион, но и поместье, где было сделано вино.

Чтобы обучить программу, ученые обратились к газовой хроматографии, которая использовалась для анализа 80 вин, собранных за 12 лет в семи различных поместьях в регионе Бордо во Франции.

Этот метод обычно используется в лабораториях для разделения и идентификации соединений, входящих в состав смеси.

Вместо того чтобы пытаться найти отдельные соединения, отличающие одно вино от другого, алгоритм использует все химические вещества, обнаруженные в вине, чтобы выработать наиболее надежную подпись для каждого из них. Программа отображает результаты в виде двухмерной сетки, где вина с похожими сигнатурами группируются вместе.

Первое, что мы увидели и что сразу бросилось нам в глаза, – это кластеры, соответствующие определенным шато. Это сразу же подсказало нам, что существует химическая подпись, характерная для каждого шато, независимо от урожая. Именно общая картина концентраций многих и многих молекул отличает шато. Каждое из них – это симфония: нет ни одной ноты, которая бы их отличала, это целая мелодия, - сообщил профессор Александр Пуже.

Графики также выявили, что расположение кластеров отражало расположение поместий на местности: вина из трех шато к северу от реки Дордонь четко отделялись от четырех шато к западу от реки Гаронна.

На концентрацию соединений в винах каждого шато влияет множество факторов, от винограда и почвы до микроклимата и процесса виноделия. Хотя программа отследила вина до нужного шато с точностью 99%, она с трудом различала винтажи, достигая в лучшем случае 50% точности.