Исследователи создали ИИ, который отличает качественное вино от подделки

Исследователи из США и Швейцарии научили машину идентифицировать происхождение вина на основе химических анализов. ИИ различает вино, анализируя тонкие отличия в концентрации десятков соединений. Изобретение отслеживает вино не только до определенного винодельческого региона, а и до поместья, где вино было изготовлено, сообщает The Guardian.

«Вокруг много мошенничества с вином: люди изготавливают какой-то шмурдяк в своих гаражах, печатают этикетки и продают их за тысячи долларов. Мы впервые готовы показать, что у наших химических методов достаточно чувствительности, чтобы определить разницу», — отметил профессор Женевского университета в Швейцарии Александр Пуже.

ВАС ЗАИНТЕРЕСУЕТ

ИИ помог смоделировать более 2 млн новых кристаллов, сохранив ученым 800 лет на поиски

Как разработали программу анализа

Чтобы научить программу анализировать вино, ученые использовали метод газовой хроматографии для анализа 80 вин, собранных в течение 12 лет из семи разных поместий в Бордо во Франции. Эта методика обычно используется в лабораториях для разделения и идентификации соединений, из которых образована смесь.

Алгоритм опирается на все химические вещества, обнаруженные в вине, чтобы создать наиболее надежную подпись для каждого из них. Программа отображает результаты на двумерной сетке, где вина со схожими признаками группируются вместе.

«Первое, что мы обнаружили, это кластеры, соответствующие определенному шато (французское поместье). Это сразу подсказало нам, что каждое шато имеет специфическую химическую подпись, независимо от урожая. Это общая схема концентрации многих молекул, отличающих имения между собой», — объяснил Пуже.

Положение кластеров отражало расположение поместий в Франции. Вина, сделанные в трех имениях к северу от реки Дордонь, были четко отделены от вин из четырех шато к западу от реки Гаронна. Профессор прокомментировал: «Когда мы делаем эти проекции из хроматограмм, мы восстанавливаем карту Бордо».

На концентрацию соединений, содержащихся в винах каждого шато, влияют многие факторы: вид винограда, почва, микроклимат, процесс виноделия. Программа смогла отследить вина до правильных шато с точностью 99%, но ей было трудно различать сбор урожая. В лучшем случае точность достигала всего 50%.

Данные исследования, опубликованного в Communications Chemistry, предполагают, что программа анализа вина сможет помочь расследовать мошенничество. ИИ сможет подтвердить соответствует ли состав вина его этикетке. В Европе фальшивая выпивка ежегодно влечет за собой потерю продаж на 3 миллиарда евро. В начале 2023 года члены банды были приговорены за то, что они доставляли во Францию танкеры с испанским столовым вином, которое выдавали за французское. Мошенничество длилось годами и считается, что в нем было использовано около 5 миллионов бутылок. Некоторые из них были упакованы под видом бордо.

Александр Пуже также считает, что эта программа может быть использована для мониторинга качества вина на протяжении всего процесса виноделия, чтобы обеспечить правильное смешивание. «Смешивание вин является ключевым шагом в создании великолепного бордо и шампанского. Пока этим занимаются несколько виноделов, которым платят сумасшедшие деньги за их мастерство. Имея такие инструменты, было бы гораздо дешевле делать отличные смеси, которые принесут пользу всем», — сказал он.

Ранее учёные разработали лазер на основе искусственного интеллекта, который может заменить стетоскоп.