日内瓦大学 (UNIGE) 的研究人员与波尔多大学葡萄与葡萄酒科学研究所合作，成功鉴定了来自七个著名波尔多庄园的红酒中独特的化学特征。 这一成就标志着酿酒学的重大进步，将传统方法与现代人工智能 (AI) 技术相融合。
葡萄酒化学的复杂马赛克
葡萄酒的成分是数千个分子的微妙混合物，受到许多因素的影响。 土壤成分、葡萄品种和酿酒方法对于塑造葡萄酒的独特特征至关重要。 这些变量形成了复杂的马赛克，传统上，仅根据口味来确定葡萄酒的起源具有挑战性。 然而，随着气候变化问题的日益严重、消费者偏好的变化以及葡萄酒假冒现象的增加，该行业迫切需要更复杂的识别方法。
UNIGE 的 Alexandre Pouget 教授评论了葡萄酒行业面临的历史挑战，强调了气相色谱等传统方法的复杂性。 这项技术涉及 30 米长的管子和质谱仪，对于分离和识别葡萄酒的分子成分至关重要。 然而，由于葡萄酒中的分子数量巨大，进行全面分析就像大海捞针一样。
人工智能与酿酒学的结合
这一突破来自于色谱图和人工智能工具的创新集成。 包括来自波尔多的 Stéphanie Marchand 教授在内的研究团队分析了来自 80 个波尔多庄园、跨越 12 个年份（1990-2007）的 XNUMX 种红酒的色谱图。 通过应用机器学习（人工智能的一个子集，专注于数据集中的模式识别），他们将庞大而复杂的色谱图转换为可管理的数据。
UNIGE 前博士后学者 Michael Schartner 解释了他们的方法。 该团队没有分离特定的分子峰，而是利用降维来简化大型数据集。 这种方法使他们能够将每种葡萄酒的色谱图（包含多达 30,000 个数据点）压缩为两个坐标（X 和 Y），从而有效地过滤掉不必要的变量。
结果是惊人的。 当绘制在图表上时，每个庄园的葡萄酒根据化学相似性分为七个不同的组。 这种模式证实了每个庄园的葡萄酒都拥有独特的化学特征，并揭示了地理相关性。 来自三个庄园的葡萄酒聚集在图表的一侧，而来自其他四个庄园的葡萄酒则聚集在另一侧，反映了这些庄园沿着加龙河两岸的地理分布。
这一发现是理解葡萄酒特性和感官属性方面的一次飞跃。 它强调了葡萄酒的化学特性不仅仅由几个分子定义，而是由广泛的化合物决定。 这项研究的实际意义是巨大的。 对于葡萄酒行业来说，这意味着更明智的决策和增强的打击假冒能力。 对于消费者来说，它承诺更好地保证真实性和质量。
科学与传统塑造的未来
在总结他们的发现时，研究人员强调了他们的人工智能驱动方法在以前所未有的准确性识别葡萄酒地理原产地方面的潜力。 传统葡萄酒科学与尖端人工智能技术之间的协同作用为葡萄酒行业的质量保证和真实性开辟了新途径。 它为产品来源和真实性至关重要的其他行业树立了先例。
在不断发展的葡萄酒科学领域，这项研究证明了跨学科合作的力量，将酿酒艺术与人工智能的精确性相结合。 随着行业面临新的挑战和机遇，这种创新方法无疑将塑造其未来，在保留传统的同时拥抱现代技术的进步。
