A kutatók gépi tanulás segítségével különböztették meg a borokat számos vegyület koncentrációjának finom különbségei alapján, lehetővé téve számukra, hogy a bor eredetét ne csak egy adott szőlőtermő vidékre, hanem arra a birtokra is nyomon kövessék, ahol a bort készítették. .
„Számos borcsalás létezik, ahol az emberek a garázsukban főzeteket készítenek, címkéket nyomtatnak, és több ezer dollárért árulják” – hangsúlyozza Alexandre Pouze professzor, a Genfi Egyetemről. „Első alkalommal mutatjuk meg, hogy van egy kémiai elemzésünk, amely elég érzékeny ahhoz, hogy különbséget tegyen.”
A program betanítása érdekében a tudósok a gázkromatográfiához fordultak, amelynek segítségével 80 bort elemeztek, amelyeket 12 év alatt készítettek hét különböző birtokról a francia Bordeaux régióban. Ezt a technikát általában laboratóriumokban használják a keveréket alkotó vegyületek elkülönítésére és azonosítására.
Ahelyett, hogy olyan egyedi vegyületeket keresne, amelyek megkülönböztetik az egyik bort a másiktól, az algoritmus a borban észlelt összes vegyi anyagra támaszkodik, hogy mindegyikhez a legmegbízhatóbb aláírást hozza létre. A program eredményeit egy kétdimenziós rácson jeleníti meg, ahol a hasonló aláírású borokat csoportosítja.
„Az első dolog, amit láttunk, ami megdöbbentett, az az, hogy vannak olyan klaszterek, amelyek egy bizonyos csapdának felelnek meg. Ez azonnal megmutatta nekünk, hogy minden kastélynak van egy kémiai jele, évjárattól függetlenül” – mondja Puže professzor. „Ez sok-sok olyan molekula általános koncentrációs mintája, amelyek egy adott kastélyra jellemzőek.” Önmagában mindegyik szimfónia: nincs egyetlen hang sem, ami megkülönböztetné őket, ez az egész dallam.”
Az elemzés sokkal többre is rávilágított. Feltűnő módon a klaszterek elhelyezkedése tükrözte a birtokok elhelyezkedését a mezőn, a Dordogne folyótól északra fekvő három kastély borai egyértelműen elkülönülnek a Garonne folyótól nyugatra fekvő négy kastélytól. „Amikor a kromatogramból készítjük ezeket a vetületeket, létrehozzuk Bordeaux új térképét” – hangsúlyozta Puze.
„A gépi tanulás ereje az ilyen típusú kutatásokban egyre nyilvánvalóbbá válik az élelmiszer-technológia és a mezőgazdaság minden új alkalmazásával” – mondja David Jeffrey, az Adelaide-i Egyetem borászati docense és a Understanding Wine Chemistry című könyv társszerzője.
A szőlőtől és a talajtól a mikroklímáig és a borkészítési folyamatig számos tényező befolyásolja az egyes kastélyok boraiban található vegyületek koncentrációját. Míg a program 99 százalékos pontossággal követte nyomon a borokat a megfelelő kastélyokhoz, gondot okozott a szüreti év megkülönböztetése, az esetek körülbelül 50 százalékában sikerült helyesen.
A Communications Chemistry tudományos folyóiratban megjelenő kutatás azt sugallja, hogy a gépi tanulás segíthet a csalások nyomozásában azáltal, hogy megerősíti, hogy a bor megfelel-e a címkének.
Európában a hamisított italok évente hárommilliárd eurós veszteséget okoznak a borászoknak. A legutóbbi esetek rávilágítottak az iparágban tevékenykedő bűnözői hálózatok méretére. Az év elején a banda tagjait elítélték azért, mert tartályhajókkal spanyol asztali bort vittek be Franciaországba, és azt franciaként adták el. A csalás évekig tartott, és a feltételezések szerint körülbelül ötmillió palackot adtak el a bordeaux-i címke alatt – írja az RTS.
Bár a csalások felderítése a program legkézenfekvőbb alkalmazása, Puže professzor úgy véli, hogy ez a megközelítés felhasználható a minőség ellenőrzésére a borkészítési folyamat során, és biztosítható a jó keverék. „Ezt felhasználhatjuk arra, hogy kitaláljuk, mely keverékek adnának még jobb minőséget.”
„A bor keverése kulcsfontosságú lépés a nagyszerű bordeaux-i és pezsgőkészítésben. Eddig ezt néhány borász csinálja, akiknek vagyonokat fizetnek tudásukért. Az ilyen eszközökkel sokkal olcsóbban lehetne nagyszerű keverékeket készíteni, ami mindenki számára előnyös.”
