Un team di scienziati ha sfruttato il machine learning e la cromatografia gassosa per analizzare 80 vini e identificare quali sette château di Bordeaux li hanno prodotti. Grazie all'utilizzo dell'intelligenza artificiale è stato possibile mappare le firme chimiche dei vini come coordinate XY e dividere i due gruppi in maniera corretta. Uno studio importante, come hanno sottolineato Alexandre Pouget, neuroscienziato computazionale all'università di Ginevra, e Stéphanie Marchand, enologa di ricerca all'Istituto di Scienze della Vite e del Vino all'università di Bordeaux.
"Questo studio dimostra il notevole potenziale dell'analisi mediante cromatografia gassosa per esplorare questioni fondamentali sull'origine e l'età del vino" hanno dichiarato.
Grazie al machine learning, che rende l'analisi molto più rapida ed agevole perché l'algoritmo è progettato per sapere dove cercare nei dati e rimuove il dubbio umano, Pouget ha identificato i modelli in grandi set di dati legati al cervello. La gestione di dati così estesi è stata applicata all'analisi chimica del vino. L'idea era utilizzare la cromatografia gassosa (GC) e la spettrometria di massa a ionizzazione elettronica abbinata alle capacità computazionali del machine learning per identificare vini specifici dalla loro firma molecolare.
“Possiamo identificare l'azienda, indipendentemente dall'annata? E possiamo identificare l'annata, indipendentemente dall'azienda?” ha detto Pouget. L'algoritmo raggruppa30mila misurazioni per ciascun cromatogramma del vino in due numeri, chiamati riduzione della dimensionalità, e quei due numeri sono coordinate XY. Così tutti i cromatogrammi possono essere posizionati su un grafico o una mappa. Se i cromatogrammi sono simili tra loro, finiranno per essere simili sulla mappa; con questo procedimento i vini dello stesso château ma di diverse annate si sono raggruppati insieme, stabilendo che qualcosa di comune si poteva trovare nella firma chimica dei vini.
