Aceste rezultate, publicate în revista „Communications Chemistry”, deschid calea pentru noi instrumente potențiale de combatere a contrafacerii vinuri și instrumente de predicție pentru a ghida luarea deciziilor în sectorul vitivinicol.
Fiecare vin este rezultatul amestecurilor fine și complexe de mii de molecule. Concentrațiile acestora fluctuează în funcție de compoziția strugurilor, care depinde, la rândul său, de natura, structura solului, varietatea de struguri și practicile vinificatorului. Aceste variații, chiar dacă sunt mici, pot avea un impact mare asupra gustului vinului. Odată cu schimbările climatice, noile obiceiuri de consum și creșterea contrafacerii vinurilor, nevoia de a avea instrumente eficiente pentru a determina identitatea vinurilor a devenit acum de o importanță fundamentală.
Una dintre tehnicile folosite este „cromatografia gazoasă”, care constă în separarea componentelor unui amestec prin afinitate între două materiale. Această metodă, în mod concret, presupune ca amestecul să treacă printr-un tub foarte subțire de 30 de metri lungime, aici componentele care au afinitate mai mare cu materialul tubului se vor separa treptat de celelalte; fiecare divizare va fi apoi înregistrată de un „spectrometru de masă”, care va produce o cromatogramă, capabilă să detecteze „vârfurile” care stau la baza separărilor moleculare.
In cazul vinului, datorita numeroaselor molecule care il compun, aceste varfuri sunt extrem de numeroase, facand foarte dificila o analiza amanuntita si exhaustiva. În colaborare cu echipa Stephanie Marchand, de la Institutul de Științe ale Viei și Vinului al Universității din Bordeaux, grupul de cercetare al lui Alexandre Pouget a găsit soluția acestei dileme, combinând cromatogramele și instrumentele de inteligență artificială.
Cromatogramele provin din 80 de vinuri roșii din douăsprezece vintage, între 1990 și 2007, și șapte moșii din regiunea Bordeaux. Aceste date brute au fost apoi procesate folosind învățarea automată, un domeniu alinteligenta artificiala în care algoritmii învață să identifice tipare recurente în grupuri de informații. Metoda ne permite să luăm în considerare cromatogramele complete ale fiecărui vin, care pot include până la 30.000 de puncte, și să rezumam fiecare cromatogramă în două coordonate X și Y, acest proces se numește reducerea dimensionalității.
Prin plasarea noilor coordonate pe un grafic, cercetătorii au reușit să vadă șapte „nori” de puncte și au descoperit că fiecare dintre aceștia grupează laolaltă vintage ale aceleiași proprietăți pe baza asemănărilor lor chimice. În acest fel, cercetătorii au putut să demonstreze că fiecare companie are propria semnătură chimică.
În cursul analizelor lor, cercetătorii au descoperit că identitatea chimică a acestor vinuri nu era defideterminată de concentrația unor molecule specifice, dar dintr-un spectru chimic larg. „Rezultatele noastre demonstrează că este posibil să se identifice originea geografică a unui vin cu o acuratețe de 100%, prin aplicarea tehnicilor de reducere a dimensionalității la cromatogramele de gaz – a subliniat Pouget, care a condus și cercetarea – studiul oferă noi cunoștințe asupra componentelor identității și proprietățile senzoriale ale vinului. De asemenea, deschide calea pentru dezvoltarea unor instrumente care să sprijine procesul decizional, cum ar fi păstrarea identității și expresiei unui teritoriu și pentru a combate mai eficient contrafacerea.”
BlogInnovazione.it
Luni trecută, Financial Times a anunțat un acord cu OpenAI. FT își licențiază jurnalismul de clasă mondială...
Milioane de oameni plătesc pentru serviciile de streaming, plătind taxe lunare de abonament. Este o părere comună că tu...
Coveware de la Veeam va continua să ofere servicii de răspuns la incidente de extorcare cibernetică. Coveware va oferi capacități criminalistice și de remediere...
Întreținerea predictivă revoluționează sectorul petrolului și gazelor, cu o abordare inovatoare și proactivă a managementului uzinelor...
