Создана нейросеть, определяющая сорт вина

И его подлинность

В исследовании, опубликованном в журнале Communications Chemistry, ученые описали компьютерную модель, которая на основании данных о химическом составе вина вычисляет не только регион, но и шато, где оно произведено. С точностью до 50% возможно также можно выяснить и год урожая.

Специалисты Института виноградарства и виноделия в Бордо в течение 12 лет создавали базу данных на основе показателей 80 вин различных урожаев от семи винодельческих хозяйств региона. Характеристики были получены методом газовой хроматографии и с помощью расщепления веществ на молекулярном уровне.

Как сказал один из создателей модели, профессор Женевского университета Александр Пуже, нередки случаи, когда так называемые «гаражные виноделы» производят вино ненадлежащего качества, печатают этикетки и продают бутылку за несколько тысяч долларов под видом винтажных напитков с «породистым» происхождением. По данным экспертов, европейские страны ежегодно терпят ощутимые убытки из-за поддельного вина.

Независимые исследователи заявляют, что отрасль неизбежно придет к использованию машинного обучения в расшифровке терруара, которое также поможет производителям корректировать методы выращивания винограда и производства вина в меняющихся климатических условиях. Помимо борьбы с фальсификатом, нейросеть может найти применение непосредственно в винодельческом производстве:

Такой чувствительности к химическим параметрам вина удалось достичь впервые. Мы могли бы использовать полученную модель в ключевом этапе производства вин и шампанского — при составлении купажей. Пока этим занимаются всего несколько виноделов, услуги которых очень дороги. Но наличие технологичных инструментов удешевит процесс, что было бы полезно всем. В первую очередь, покупателям.

Однако пока открыт вопрос, сохранит ли модель точность через несколько лет. Ведь даже внутри бутылки вино меняется и его характеристики могут существенно отличаться от тех, что зафиксированы в базе данных.