Швейцарские ученые обучили алгоритм искусственного интеллекта определять происхождение вина на основании химических анализов. Это позволит распознавать поддельный продукт.
Программа фиксировала тонкие различия в концентрациях различных соединений. В результате ей удалось раскрыть не только регион, где был произведен тот или иной напиток, но даже конкретное поместье.
Для обучения программы команда Женевского университета использовала образцы 80 вин, изготовленных в течение 12 лет в семи различных винодельнях региона Бордо. Алгоритм анализировал все химические вещества, обнаруженные в вине, и определял наиболее надежную сигнатуру для каждого. Результаты выдавали в виде таблицы, где вина с похожими сигнатурами группировались друг с другом.Ученые выявили наличие кластеров, соответствующих конкретным винодельням. Вина из трех замков к северу от реки Дордонь оказались четко отделены от четырех замков к западу от реки Гаронна.
«Возможности машинного обучения для такого рода исследований становятся все более очевидными с каждым новым применением в пищевой промышленности и сельском хозяйстве», – подчеркнули исследователи.
На содержание различных элементов в вине влияет множество факторов: сорт винограда, почва, микроклимат, процесс виноделия. Помощь искусственного интеллекта позволит предотвратить распространение подделок, а также проводить мониторинг качества продукта на протяжении всех этапов его изготовления, сообщает The Guardian.
Программа фиксировала тонкие различия в концентрациях различных соединений. В результате ей удалось раскрыть не только регион, где был произведен тот или иной напиток, но даже конкретное поместье.
Для обучения программы команда Женевского университета использовала образцы 80 вин, изготовленных в течение 12 лет в семи различных винодельнях региона Бордо. Алгоритм анализировал все химические вещества, обнаруженные в вине, и определял наиболее надежную сигнатуру для каждого. Результаты выдавали в виде таблицы, где вина с похожими сигнатурами группировались друг с другом.Ученые выявили наличие кластеров, соответствующих конкретным винодельням. Вина из трех замков к северу от реки Дордонь оказались четко отделены от четырех замков к западу от реки Гаронна.
«Возможности машинного обучения для такого рода исследований становятся все более очевидными с каждым новым применением в пищевой промышленности и сельском хозяйстве», – подчеркнули исследователи.
На содержание различных элементов в вине влияет множество факторов: сорт винограда, почва, микроклимат, процесс виноделия. Помощь искусственного интеллекта позволит предотвратить распространение подделок, а также проводить мониторинг качества продукта на протяжении всех этапов его изготовления, сообщает The Guardian.
