Die Forscher verwendeten maschinelles Lernen um Weine anhand subtiler Konzentrationsunterschiede von Dutzenden von Verbindungen zu unterscheiden und so Weine nicht nur auf ein bestimmtes Weinanbaugebiet, sondern auch auf das Weingut zurückzuführen, in dem der Wein hergestellt wurde.
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Forscher entwickeln ein KI-Tool mit einem Gespür für betrügerischen Wein https://t.co/OV5rNxDpoV
– Guardian-Nachrichten (@guardiannews) 4. Dezember 2023
„Es gibt eine Menge Weinbetrug, bei dem die Leute in ihren Garagen Produkte erfinden, Etiketten drucken und sie für Tausende von Dollar verkaufen“, sagte der Prof. Alexandre Pouget, von der Universität Genf, Schweiz. „Wir haben zum ersten Mal gezeigt, dass wir mit unseren chemischen Techniken ausreichend empfindlich sind, um die Unterschiede zu erkennen.“
Wie funktioniert der Algorithmus?
Um das Programm zu schulen, wandten sich die Wissenschaftler der Gaschromatographie zu, mit der 80 Weine analysiert wurden, die über einen Zeitraum von 12 Jahren auf sieben verschiedenen Weingütern in der französischen Region Bordeaux geerntet wurden. Diese Technik wird häufig in Labors verwendet, um die Verbindungen, aus denen eine Mischung besteht, zu trennen und zu identifizieren.
Anstatt zu versuchen, einzelne Verbindungen zu finden, die einen Wein von einem anderen unterscheiden, verlässt sich der Algorithmus auf alle im Wein erkannten Chemikalien, um für jeden die zuverlässigste Signatur zu ermitteln. Das Programm zeigt Ihre Ergebnisse in einem zweidimensionalen Raster an, in dem Weine mit ähnlichen Signaturen gruppiert sind.
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Die Studie, die in der Fachzeitschrift Communications Chemistry veröffentlicht werden soll, legt nahe, dass maschinelles Lernen bei Betrugsermittlungen helfen könnte, indem es bestätigt, ob Wein mit dem Etikett übereinstimmt.
Während die Betrugserkennung die offensichtlichste Anwendung des Programms ist, sagte Pouget, dass der Ansatz dazu genutzt werden könne, die Qualität während des gesamten Weinherstellungsprozesses zu überwachen und eine gute Mischung sicherzustellen.
„Wir könnten dies nutzen, um herauszufinden, wie man Weine mischt, um die Qualität zu optimieren“, sagte er.
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