शोधकर्ताओं ने प्रयोग किया यंत्र अधिगम दर्जनों यौगिकों की सांद्रता में सूक्ष्म अंतर के आधार पर वाइन को अलग करने के लिए, जिससे उन्हें न केवल एक विशिष्ट अंगूर उगाने वाले क्षेत्र में वाइन का पता लगाने की अनुमति मिलती है, बल्कि उस वाइनरी में भी जहां वाइन का उत्पादन किया जाता है।
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शोधकर्ताओं ने नकली शराब के लिए नाक वाला एआई उपकरण बनाया https://t.co/OV5rNxDpoV
- अभिभावक समाचार (@ guardiannews) दिसम्बर 4/2023
"वहाँ बहुत अधिक शराब धोखाधड़ी है, लोग अपने गैरेज में उत्पादों का आविष्कार करते हैं, लेबल छापते हैं और उन्हें हजारों डॉलर में बेचते हैं," ने कहा। प्रो अलेक्जेंड्रे पौगेट, स्विट्जरलैंड के जिनेवा विश्वविद्यालय से। "हमने पहली बार दिखाया है कि मतभेदों को अलग करने के लिए हमारी रासायनिक तकनीकों के साथ हमारे पास पर्याप्त संवेदनशीलता है।"
एल्गोरिदम कैसे काम करता है?
कार्यक्रम को प्रशिक्षित करने के लिए, वैज्ञानिकों ने गैस क्रोमैटोग्राफी की ओर रुख किया, जिसका उपयोग फ्रांस के बोर्डो क्षेत्र में सात अलग-अलग संपत्तियों से 80 वर्षों में काटी गई 12 वाइन का विश्लेषण करने के लिए किया गया था। इस तकनीक का उपयोग आमतौर पर प्रयोगशालाओं में मिश्रण बनाने वाले यौगिकों को अलग करने और पहचानने के लिए किया जाता है।
एक वाइन को दूसरे से अलग करने वाले अलग-अलग यौगिकों को खोजने की कोशिश करने के बजाय, एल्गोरिदम प्रत्येक के लिए सबसे विश्वसनीय हस्ताक्षर निर्धारित करने के लिए वाइन में पाए गए सभी रसायनों पर निर्भर करता है। प्रोग्राम आपके परिणामों को दो-आयामी ग्रिड में प्रदर्शित करता है, जहां समान हस्ताक्षर वाली वाइन को एक साथ समूहीकृत किया जाता है।
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शोध, जो कम्युनिकेशंस केमिस्ट्री जर्नल में प्रकाशित होने वाला है, सुझाव देता है कि मशीन लर्निंग यह पुष्टि करके धोखाधड़ी की जांच में सहायता कर सकती है कि वाइन लेबल से मेल खाती है या नहीं।
जबकि धोखाधड़ी का पता लगाना कार्यक्रम के लिए सबसे स्पष्ट अनुप्रयोग है, पॉगेट ने कहा कि इस दृष्टिकोण का उपयोग वाइनमेकिंग प्रक्रिया के दौरान गुणवत्ता की निगरानी करने और एक अच्छा मिश्रण सुनिश्चित करने के लिए किया जा सकता है।
"हम इसका उपयोग यह पता लगाने के लिए कर सकते हैं कि गुणवत्ता को अनुकूलित करने के लिए वाइन को कैसे मिश्रित किया जाए," उन्होंने कहा।
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