Os pesquisadores utilizaram aprendizado de máquina para distinguir vinhos com base em diferenças sutis nas concentrações de dezenas de compostos, permitindo-lhes rastrear os vinhos não apenas até uma região específica de cultivo de uvas, mas até a vinícola onde o vinho foi produzido.
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Researchers create AI tool with a nose for fraudulent wine https://t.co/OV5rNxDpoV
— Guardian news (@guardiannews) December 4, 2023
“Há muita fraude de vinhos por aí, com pessoas inventando produtos em suas garagens, imprimindo rótulos e vendendo por milhares de dólares”, disse o Prof. Alexandre Pouget, da Universidade de Genebra, na Suíça. “Mostramos pela primeira vez que temos sensibilidade suficiente com nossas técnicas químicas para distinguir as diferenças.”
Como o algoritmo funciona?
Para treinar o programa, os cientistas recorreram à cromatografia gasosa, que havia sido usada para analisar 80 vinhos colhidos ao longo de 12 anos em sete propriedades diferentes na região de Bordeaux, na França. Essa técnica é comumente utilizada em laboratórios para separar e identificar os compostos que compõem uma mistura.
Em vez de tentar encontrar compostos individuais que diferenciam um vinho do outro, o algoritmo se baseia em todos os produtos químicos detectados no vinho para determinar a assinatura mais confiável para cada um. O programa exibe seus resultados em uma grade bidimensional, onde vinhos com assinaturas semelhantes se agrupam.
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A pesquisa, que deve ser publicada na revista Communications Chemistry, sugere que o aprendizado de máquina poderia auxiliar investigações de fraudes ao confirmar se o vinho corresponde ao rótulo.
Embora a detecção de fraudes seja a aplicação mais óbvia para o programa, Pouget afirmou que a abordagem poderia ser usada para monitorar a qualidade ao longo do processo de vinificação e garantir uma boa mistura.
“Poderíamos usar isso para descobrir como misturar vinhos para otimizar a qualidade”, disse ele.
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