PARIZ – Prevaranti koji pokušavaju da podvale prodajući lažne kopije vrhunskog vina uskoro će morati da se suoče sa vještačkom inteligencijom.
Naučnici su obučili algoritam koji će da prati hemijski sastav vina tako precizno da će moći da odredi odakle potiče grožđe od koga je napravljeno.
Istraživači su koristili mašinsko učenje kako bi razlikovali vina na osnovu suptilnih razlika u koncentraciji brojnih jedinjenja, što im omogućava da prate porijeklo vina ne samo do određenog vinogradarskog regiona, već i do imanja, gdje je vino napravljeno.
“Postoji mnogo vinskih prevara u kojima ljudi prave neke mješavine u garažama, štampaju etikete i prodaju ih za hiljade dolara“, naglašava profesor Aleksandar Puže sa Univerziteta u Ženevi.
“Prvi put pokazujemo da imamo dovoljno osjetljive hemijske analize da možemo da uočimo razliku“, navodi Puže.
Da bi obučili program, naučnici su se okrenuli gasnoj hromatografiji, koja je korišćena za analizu 80 vina pravljenih tokom 12 godina sa sedam različitih imanja u regionu Bordo u Francuskoj. Ova tehnika se obično koristi u laboratorijama za odvajanje i identifikaciju jedinjenja koja čine smješu.
Umjesto da pokušava da pronađe pojedinačna jedinjenja koja razlikuju jedno vino od drugog, algoritam se oslanja na sve hemikalije otkrivene u vinu da bi napravio najpouzdaniji potpis za svako. Program prikazuje svoje rezultate na dvodimenzionalnoj mreži, gde se vina sa sličnim potpisima grupišu zajedno.
Istraživanje, koje bi trebalo da se pojavi u naučnom časopisu Communications Chemistry, ukazuje da bi mašinsko učenje moglo da pomogne kod istraga o prevarama tako što će potvrditi da li vino odgovara etiketi.
U Evropi, lažno piće je odgovorno za godišnji gubitak vinara od tri milijarde evra. Nedavni slučajevi su istakli veličinu kriminalnih mreža aktivnih u industriji.
Ranije ove godine članovi bande osuđeni su zato što su dovozili cisterne sa španskim stonim vinom u Francusku i prodavali ga kao francusko. Prevara se odvijala godinama i vjeruje se da je prodato oko pet miliona boca pod etiketom bordoa.
Iako je otkrivanje prevara najočiglednija primjena za program, profesor Puže smatra da bi se ovakav pristup mogao koristiti za praćenje kvaliteta tokom procesa proizvodnje vina i da bi se obezbijedila dobra mješavina.
Agencije
