Иако алгоритам постиже импресивну тачност од 99 одсто у идентификацији одакле вино потиче, још увек се бори са одређивањем године бербе, са успешношћу од око 50 одсто.
У свету где су винске преваре постале софистицирана уметност, научници су пронашли новог савезника у вештачкој интелигенцији. Развијен је алгоритам који са изузетном прецизношћу анализира хемијски састав вина, идентификујући чак и специфично имање одакле потиче грожђе.
Користећи методу гасне хроматографије, истраживачи са Универзитета у Женеви су анализирали 80 вина из региона Бордо у Француској. Алгоритам се не ослања на појединачна једињења, већ на целокупни хемијски профил вина, стварајући јединствени „потпис“ сваког узорка.
– Први пут показујемо да имамо довољно осетљиве хемијске анализе да можемо да уочимо разлику. Резултати алгоритма се приказују на дводимензионалној мрежи, где се вина са сличним хемијским потписима групишу заједно – истиче професор Александар Пуже.
Занимљиво је да су положаји кластера на овој мрежи одражавали географске локације винограда. Ова открића не само да помажу у идентификацији лажних вина, већ пружају и детаљан увид у карактеристике сваког виноградарског подручја.
Иако алгоритам постиже импресивну тачност од 99 одсто у идентификацији одакле вино потиче, још увек се бори са одређивањем године бербе, са успешношћу од око 50 одсто.
Ово истраживање, које ће се ускоро појавити у научном часопису „Communications Chemistry„, истиче могућности примене машинског учења у борби против винских превара. У Европи, где винске преваре проузрокују губитке од три милијарде евра годишње, ова технологија представља велики корак напред.
Професор Пуже види шире могућности примене ове технике: „Ово бисмо могли да искористимо да откријемо које мешавине би нам дале још бољи квалитет.“
Тиме се отвара пут ка револуцији у процесу производње вина, чинећи га ефикаснијим и економичнијим.
Преузмите андроид апликацију.
