ეს შედეგები, რომელიც გამოქვეყნდა ჟურნალში "Communications Chemistry", გზას უხსნის ახალი პოტენციური ინსტრუმენტები გაყალბებასთან საბრძოლველად ღვინოები და პროგნოზირების ინსტრუმენტები ღვინის სექტორში გადაწყვეტილების მიღებისას.
თითოეული ღვინო ათასობით მოლეკულის თხელი და რთული ნარევების შედეგია. მათი კონცენტრაცია მერყეობს ყურძნის შემადგენლობის მიხედვით, რაც, თავის მხრივ, დამოკიდებულია ბუნებაზე, ნიადაგის სტრუქტურაზე, ყურძნის ჯიშზე და მეღვინეების პრაქტიკაზე. ეს ვარიაციები, თუნდაც მცირე იყოს, შეიძლება დიდი გავლენა იქონიოს ღვინის გემოზე. კლიმატის ცვლილებებით, მომხმარებელთა ახალი ჩვევებით და ღვინის ფალსიფიკაციის მატებასთან ერთად, ღვინის იდენტურობის დასადგენად ეფექტური ინსტრუმენტების არსებობის აუცილებლობა ახლა ფუნდამენტური გახდა.
ერთ-ერთი გამოყენებული ტექნიკაა "გაზის ქრომატოგრაფია", რომელიც შედგება ნარევის კომპონენტების გამოყოფაში ორ მასალას შორის აფინურობით. ეს მეთოდი, კონკრეტულად, მოითხოვს ნარევის გავლას 30 მეტრის სიგრძის ძალიან თხელ მილში, აქ კომპონენტები, რომლებსაც უფრო მეტი კავშირი აქვთ მილის მასალასთან, თანდათან გამოეყოფა სხვებს; ყოველი გაყოფა შემდეგ ჩაიწერება „მასსპექტრომეტრით“, რომელიც გამოიმუშავებს ქრომატოგრამას, რომელსაც შეუძლია აღმოაჩინოს მოლეკულური განცალკევების საფუძვლიანი „მწვერვალები“.
ღვინის შემთხვევაში, მისი შემადგენელი მრავალრიცხოვანი მოლეკულების გამო, ეს მწვერვალები უკიდურესად მრავალრიცხოვანია, რაც ძალიან ართულებს დეტალურ და ამომწურავ ანალიზს. ბორდოს უნივერსიტეტის ვაზისა და ღვინის მეცნიერებათა ინსტიტუტიდან, სტეფანი მარშანდის გუნდთან თანამშრომლობით, ალექსანდრე პუჟეს კვლევითმა ჯგუფმა იპოვა გამოსავალი ამ დილემიდან, აერთიანებს ქრომატოგრამებსა და ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტებს.
ქრომატოგრამები მომდინარეობს 80 მოსავლის 1990 წითელი ღვინისგან, 2007 წლიდან XNUMX წლამდე.და შვიდი მამული ბორდოს რეგიონში. ეს ნედლეული მონაცემები შემდეგ დამუშავდა მანქანური სწავლის გამოყენებით, ველისხელოვნური ინტელექტი რომელშიც ალგორითმები სწავლობენ ინფორმაციის ჯგუფებში განმეორებადი შაბლონების ამოცნობას. მეთოდი საშუალებას გვაძლევს გავითვალისწინოთ თითოეული ღვინის სრული ქრომატოგრამა, რომელიც შეიძლება შეიცავდეს 30.000 ქულას და შევაჯამოთ თითოეული ქრომატოგრამა ორ კოორდინატში X და Y, ამ პროცესს ეწოდება განზომილების შემცირება.
ახალი კოორდინატების გრაფიკზე განთავსებით, მკვლევარებმა შეძლეს დაენახათ წერტილების შვიდი „ღრუბელი“ და აღმოაჩინეს, რომ თითოეულმა მათგანმა დააჯგუფა ერთი და იგივე ქონების რთველი ქიმიური მსგავსების საფუძველზე. ამ გზით მკვლევარებმა შეძლეს იმის დემონსტრირება, რომ თითოეულ კომპანიას აქვს საკუთარი ქიმიური ხელმოწერა.
მათი ანალიზის დროს მკვლევარებმა აღმოაჩინეს, რომ ამ ღვინოების ქიმიური იდენტურობა არ იყო defiგანსაზღვრულია ზოგიერთი კონკრეტული მოლეკულის კონცენტრაციით, მაგრამ ფართო ქიმიური სპექტრიდან. ”ჩვენი შედეგები აჩვენებს, რომ შესაძლებელია ღვინის გეოგრაფიული წარმოშობის იდენტიფიცირება 100% სიზუსტით, გაზის ქრომატოგრამებზე განზომილების შემცირების ტექნიკის გამოყენებით – ხაზგასმით აღნიშნა პუგემ, რომელიც ასევე ხელმძღვანელობდა კვლევას – კვლევა გვაწვდის ახალ ცოდნას იდენტობის კომპონენტებზე და ღვინის სენსორული თვისებები. ის ასევე გზას უხსნის ინსტრუმენტების შემუშავებას გადაწყვეტილების მიღების პროცესის მხარდასაჭერად, როგორიცაა ტერიტორიის იდენტობისა და გამოხატვის შენარჩუნება და გაყალბებასთან უფრო ეფექტური ბრძოლა“.
BlogInnovazione.it
კატანიას პოლიკლინიკაში ჩატარდა ოფთალმოპლასტიკური ოპერაცია Apple Vision Pro კომერციული მაყურებლის გამოყენებით…
შეღებვის გზით მშვენიერი საავტომობილო უნარების განვითარება ბავშვებს ამზადებს უფრო რთული უნარებისთვის, როგორიცაა წერა. შეღებვა…
საზღვაო სექტორი ნამდვილი გლობალური ეკონომიკური ძალაა, რომელიც 150 მილიარდი ბაზრისკენ მიისწრაფვის...
გასულ ორშაბათს, Financial Times-მა გამოაცხადა გარიგება OpenAI-თან. FT ლიცენზირებს თავის მსოფლიო დონის ჟურნალისტიკას…
