가디언은 오늘(12월 4일) 이 도구가 시장에서 사기를 줄이고 와인 품질을 과장하는 행위를 줄이는 데 도움이 될 것으로 기대한다고 보도했습니다.
연구진은 매우 민감한 기술을 사용해 화합물 농도의 미세한 차이만으로도 와인을 구별할 수 있었고, 이를 통해 특정 포도 재배 지역뿐만 아니라 와인 제조 지역까지 와인의 원산지를 추적할 수 있었습니다.
새로운 기술은 와인 시장에서 '거짓 광고' 현상을 줄이는 데 도움이 될 것으로 기대됩니다.
스위스 제네바 대학교의 알렉상드르 푸제 교수는 와인 사기 사례가 많다고 지적하며, 사람들이 허위 정보를 조작하여 라벨을 인쇄하고 수천 달러에 판매하는 사례가 많다고 말했습니다. 그는 "화학 기술을 통해 이러한 차이를 구별할 수 있는 민감성을 처음으로 입증했습니다."라고 말했습니다.
AI 프로그램을 훈련시키기 위해 과학자들은 가스 크로마토그래피라는 방법을 사용했습니다. 이 방법은 프랑스 보르도 지역의 7개 포도원에서 12년 동안 수확한 80종의 와인을 분석하는 데 사용되었습니다. 이 기술은 실험실에서 혼합물을 구성하는 성분을 분리하고 식별하는 데 일반적으로 사용됩니다.
와인 한 종류를 다른 와인과 구별하기 위해 개별 화합물을 찾는 대신, 이 알고리즘은 와인에서 검출된 모든 화학 물질을 활용해 각 종류에 대해 가장 신뢰할 수 있는 특징을 찾아냅니다.
그러면 프로그램은 비슷한 특성을 지닌 와인을 그룹화하여 결과를 표 형식으로 사용자에게 반환합니다.
애들레이드 대학(호주) 와인 과학 부교수이자 '와인 화학 이해'라는 책의 공동 저자인 데이비드 제프리는 이 새로운 기술이 농업 과 식품 생산에도 다양하게 응용될 것이라고 말했습니다.
그에 따르면 포도, 토양, 미기후, 와인 제조 과정 등 다양한 요소가 완제품의 화합물 농도에 영향을 미칩니다.
푸제 교수도 비슷한 견해를 가지고 있습니다. 그는 이 새로운 방법이 와인 제조 과정 전반에 걸쳐 품질을 모니터링하고 와인이 잘 블렌딩되도록 보장하는 데 사용될 수 있다고 말합니다.
오늘날까지도 이 작업은 소수의 와인메이커에 의해 이루어집니다. 이들의 임금은 종종 매우 높으며, 이는 그들의 기술 수준에 정비례합니다.
한편, 신경과학 페이지는 교수의 말을 인용했습니다. 덴마크 코펜하겐 대학의 AI 전문가인 세르주 벨롱기는 인간의 감각적 경험에 대한 컴퓨터 훈련을 통해 더 나은 알고리즘이 개발되고 사용자에게 이익이 될 것이라고 말합니다.
[광고_2]
소스 링크
댓글 (0)