Iako algoritam postiže impresivnu tačnost od 99 odsto u identifikaciji odakle vino potiče, još uvek se bori sa određivanjem godine berbe, sa uspešnošću od oko 50 odsto.
U svetu gde su vinske prevare postale sofisticirana umetnost, naučnici su pronašli novog saveznika u veštačkoj inteligenciji. Razvijen je algoritam koji sa izuzetnom preciznošću analizira hemijski sastav vina, identifikujući čak i specifično imanje odakle potiče grožđe.
Koristeći metodu gasne hromatografije, istraživači sa Univerziteta u Ženevi su analizirali 80 vina iz regiona Bordo u Francuskoj. Algoritam se ne oslanja na pojedinačna jedinjenja, već na celokupni hemijski profil vina, stvarajući jedinstveni „potpis“ svakog uzorka.
– Prvi put pokazujemo da imamo dovoljno osetljive hemijske analize da možemo da uočimo razliku. Rezultati algoritma se prikazuju na dvodimenzionalnoj mreži, gde se vina sa sličnim hemijskim potpisima grupišu zajedno – ističe profesor Aleksandar Puže.
Zanimljivo je da su položaji klastera na ovoj mreži odražavali geografske lokacije vinograda. Ova otkrića ne samo da pomažu u identifikaciji lažnih vina, već pružaju i detaljan uvid u karakteristike svakog vinogradarskog područja.
Iako algoritam postiže impresivnu tačnost od 99 odsto u identifikaciji odakle vino potiče, još uvek se bori sa određivanjem godine berbe, sa uspešnošću od oko 50 odsto.
Ovo istraživanje, koje će se uskoro pojaviti u naučnom časopisu „Communications Chemistry„, ističe mogućnosti primene mašinskog učenja u borbi protiv vinskih prevara. U Evropi, gde vinske prevare prouzrokuju gubitke od tri milijarde evra godišnje, ova tehnologija predstavlja veliki korak napred.
Profesor Puže vidi šire mogućnosti primene ove tehnike: „Ovo bismo mogli da iskoristimo da otkrijemo koje mešavine bi nam dale još bolji kvalitet.“
Time se otvara put ka revoluciji u procesu proizvodnje vina, čineći ga efikasnijim i ekonomičnijim.
Preuzmite android aplikaciju.
