Os fraudadores que tentam passar vinhos de baixa qualidade como bebidas de alto padrão poderão, em breve, ter a inteligência artificial (IA) em seu encalço. Cientistas treinaram um algoritmo para rastrear vinhos até suas origens com base em análises químicas de rotina.
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.
“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.”
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.
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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