このツールは、市場におけるワインの品質に関する詐欺や誇張を減らすのに役立つことが期待されていると、ガーディアン紙が12月4日に報じた。
研究者たちは、化合物の濃度のわずかな違いに基づいてワインを区別する超高感度技術を使用し、ワインを特定のワイン生産地域だけでなく、ワイン製造地域まで追跡することができました。
新しい技術は、ワイン市場における「虚偽広告」の状況の削減に役立つことが期待されています。
スイスのジュネーブ大学のアレクサンドル・プジェ教授は、ワインの偽装が数多く行われており、ナンセンスなラベルを印刷して数千ドルで販売していると述べた。「化学的な手法でその違いを見分ける感度があることを初めて示したのです」とプジェ教授は述べた。
AIプログラムを学習させるため、科学者たちはガスクロマトグラフィーと呼ばれる手法を用いました。この手法を用いて、フランスのボルドー地方にある7つの異なるワイナリーから12年間にわたって収穫された80種類のワインを分析しました。この手法は、混合物を構成する化合物を分離・同定するために、研究室で一般的に用いられています。
このアルゴリズムは、ワインを区別するために個々の化合物を探すのではなく、ワイン内で検出されたすべての化学物質に基づいて、各タイプに最も信頼できる特徴を見つけます。
次に、プログラムは結果を表形式でユーザーに返します。表形式では、同様の特性を持つワインがグループ化されます。
アデレード大学（オーストラリア）のワイン科学准教授で、「ワインの化学を理解する」の共著者でもあるデビッド・ジェフリー氏は、この新技術は農業や食品生産にも幅広く応用できるだろうと語った。
彼によれば、ブドウ、土壌、微気候、ワイン製造プロセスに至るまで、さまざまな要因がすべて、完成品の化合物の濃度に影響を与えるという。
プージェ教授も同様の見解を示しており、この新しい手法はワイン製造工程全体を通して品質を監視し、ワインのブレンドが適切に行われていることを確認するために活用できると述べています。
今日でも、この仕事は少数のワインメーカーによって行われています。彼らの報酬は多くの場合非常に高く、その技術レベルに正比例しています。
一方、神経科学のページでは教授の言葉を引用した。 コペンハーゲン大学（デンマーク）のAI専門家セルジュ・ベロンジー氏は、コンピューターを人間の感覚体験に基づいて訓練することで、より優れたアルゴリズムが生まれ、ユーザーに利益をもたらすだろうと述べている。
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