Vini contraffatti, l’intelligenza artificiale può smascherare le truffe

La rivista Communications Chemistry ha pubblicato i risultati di un’analisi sul marchio chimico dei vini rossi.

L’università di Ginevra e di Bordeaux sono riusciti a identificare, con una precisione del 100%, il marchio chimico dei vini rossi di sette grandi aziende produttrici della regione di Bordeaux.

I risultati sono stati ottenuti grazie all’applicazione dell’Intelligenza artificiale.

Combattere la contraffazione vinicola

Questi risultati, pubblicati sulla rivista ‘Communications Chemistry’, aprono la strada a nuovi potenziali strumenti per combattere la contraffazione vini, e a strumenti predittivi per guidare il processo decisionale nel settore vinicolo. 

Ogni vino è il risultato di miscele fini e complesse di migliaia di molecole. Le loro concentrazioni fluttuano in base alla composizione dell’uva, che dipende, a sua volta, dalla natura, dalla struttura del terreno, dalla varietà di uvaggio e dalle pratiche del viticoltore. Queste variazioni, anche se di piccola portata, possono avere un grande impatto sul gusto del vino. Con i cambiamenti climatici, le nuove abitudini dei consumatori e l’aumento della contraffazione vini, la necessita’ di disporre di strumenti efficaci per determinare l’identità dei vini è, ora, diventata di fondamentale importanza.

Gascromatografia

Una delle tecniche usate è la ‘gascromatografia’, che consiste nel separare i componenti di una miscela per affinità tra due materiali. Questo metodo, nello specifico, prevede che la miscela passi attraverso un tubo molto sottile lungo 30 metri, qui i componenti che hanno maggiore affinità con il materiale del tubo si separeranno gradualmente dagli altri; ogni scissione verrà poi registrata da uno ‘spettrometro di massa’, che produrrà un cromatogramma, in grado di rilevare i ‘picchi’ alla base delle separazioni molecolari.

Nel caso del vino, a causa delle numerose molecole che lo compongono, questi picchi sono estremamente numerosi, rendendo molto difficile un’analisi dettagliata ed esaustiva. In collaborazione con l’èquipe di Stephanie Marchand, dell’Istituto di Scienze della vite e del vino dell’Università di Bordeaux, il gruppo di ricerca di Alexandre Pouget ha trovato la soluzione a questo dilemma, combinando cromatogrammi e strumenti di intelligenza artificiale.

Cromatogrammi e Intelligenza Artificiale

I cromatogrammi provengono da 80 vini rossi di dodici annate, tra il 1990 e il 2007, e da sette tenute della regione di Bordeaux. Questi dati grezzi sono stati, poi, elaborati utilizzando l’apprendimento automatico, un campo dell’intelligenza artificiale in cui gli algoritmi imparano a identificare modelli ricorrenti in gruppi di informazioni. Il metodo permette di prendere in considerazione i cromatogrammi completi di ogni vino, che possono includere fino a 30.000 punti, e riassumere ogni cromatogramma in due coordinate X e Y, questo processo è chiamato riduzione della dimensionalità.

Posizionando le nuove coordinate su un grafico, i ricercatori sono riusciti a vedere sette ‘nuvole’ di punti e hanno scoperto che ognuna di queste raggruppava le annate della stessa tenuta sulla base delle loro somiglianze chimiche. In questo modo i ricercatori sono riusciti a dimostrare che ogni azienda ha una propria firma chimica.

Nel corso delle loro analisi, i ricercatori hanno scoperto che l’identità chimica di questi vini non era definita dalla concentrazione di alcune molecole specifiche, ma da un ampio spettro chimico. “I nostri risultati dimostrano che è possibile identificare l’origine geografica di un vino con un’accuratezza del 100%, applicando tecniche di riduzione della dimensionalità ai gascromatogrammi – ha sottolineato Pouget, che ha anche guidato la ricerca – lo studio fornisce nuove conoscenze sulle componenti dell’identità e delle proprietà sensoriali di un vino. Inoltre apre la strada allo sviluppo di strumenti a supporto del processo decisionale, come preservare l’identità e l’espressione di un territorio e, per combattere più efficacemente la contraffazione”. 

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