Se espera que esta herramienta ayude a reducir el fraude y la exageración de la calidad del vino en el mercado, informó The Guardian hoy, 4 de diciembre.
Los investigadores utilizaron tecnología ultrasensible para diferenciar vinos basándose incluso en diferencias mínimas en las concentraciones de compuestos, lo que les permitió rastrear los vinos no solo hasta una región vitivinícola específica, sino también hasta la región de elaboración del vino.
Se espera que la nueva tecnología ayude a reducir la situación de "publicidad falsa" en el mercado del vino.
El profesor Alexandre Pouget, de la Universidad de Ginebra (Suiza), afirmó que se han dado numerosos casos de fraude en el vino, en los que la gente inventa disparates, imprime etiquetas y las vende por miles de dólares. «Por primera vez, hemos demostrado que tenemos la sensibilidad necesaria con técnicas químicas para detectar la diferencia», afirmó.
Para entrenar el programa de IA, los científicos emplearon un método llamado cromatografía de gases. Este método se empleó para analizar 80 vinos cosechados a lo largo de 12 años, de siete fincas diferentes en la región de Burdeos, Francia. Esta técnica se utiliza habitualmente en laboratorios para separar e identificar los compuestos que componen una mezcla.
En lugar de intentar encontrar compuestos individuales para distinguir un vino de otro, el algoritmo se basa en todos los productos químicos detectados en el vino para encontrar la firma más confiable para cada tipo.
El programa luego devuelve los resultados al usuario en formato tabular, donde se agrupan los vinos con características similares.
David Jeffery, profesor asociado de ciencias del vino en la Universidad de Adelaida (Australia) y coautor del libro Understanding the Chemistry of Wine, dijo que la nueva tecnología también tendrá muchas aplicaciones en la agricultura y la producción de alimentos.
Según él, una serie de factores, desde las uvas y el suelo hasta el microclima y el proceso de elaboración del vino, influyen en la concentración de compuestos en el producto final.
El profesor Pouget comparte una opinión similar. Afirma que el nuevo método podría utilizarse para supervisar la calidad durante todo el proceso de elaboración del vino y garantizar una buena mezcla.
Hasta el día de hoy, esto lo hacen unos pocos vinicultores. Su salario suele ser muy alto y directamente proporcional a su nivel de habilidad.
Mientras tanto, la página de Neurociencia citó al profesor Serge Belongie, experto en IA de la Universidad de Copenhague (Dinamarca), afirma que entrenar a las computadoras en experiencias sensoriales humanas creará mejores algoritmos y beneficiará a los usuarios.
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