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Vini contraffatti, l’intelligenza artificiale può smascherare le truffe

AGI – Come identificare la firma chimica del vino e il suo possibile impiego per identificarne l’origine erano finora rimasti un mistero. Ora, applicando strumenti di intelligenza artificiale ai dati esistenti, un gruppo di scienziati dell’Università di Ginevra, in collaborazione con l’Istituto di Scienze della Vite e del Vino dell’Università di Bordeaux, è riuscito a identificare, con una precisione del 100%, il marchio chimico dei vini rossi di sette grandi aziende produttrici della regione di Bordeaux.

Questi risultati, pubblicati sulla rivista ‘Communications Chemistry’, aprono la strada a nuovi potenziali strumenti per combattere la contraffazione 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 delle contraffazioni, la necessita’ di disporre di strumenti efficaci per determinare l’identità dei vini è, ora, diventata di fondamentale importanza.

“Il settore vitivinicolo ha compiuto numerosi tentativi per determinare l’esistenza provata di una firma chimica che, però, spesso hanno portato a risultati discutibili o corretti ma ottenuti con tecniche complesse – ha detto Alexandre Pouget, professore ordinario presso il Dipartimento di Neuroscienze di Base della Facoltà di Medicina dell’Unige – ciò è dovuto alla grande complessità degli uvaggi e ai limiti dei metodi utilizzati”.

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.

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. “Invece di estrarre picchi specifici e dedurne le concentrazioni, questo metodo ci ha permesso di prendere in considerazione i cromatogrammi completi di ogni vino, che possono includere fino a 30.000 punti, compreso il ‘rumore di fondo’, e riassumere ogni cromatogramma in due coordinate X e Y, dopo aver eliminato le variabili non necessarie – ha spiegato Michael Schartner, ex borsista post-dottorato presso il Dipartimento di Neuroscienze di base della Facoltà di Medicina dell’Unige e primo autore dello studio – 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. “Questo ci ha permesso di dimostrare che ogni azienda ha una propria firma chimica – ha dichiarato Marchand, che è anche coautrice dello studio – abbiamo, inoltre, osservato che tre vini erano raggruppati a destra e quattro a sinistra, il che corrisponde alle due parti della Garonna su cui si trovano queste tenute”.

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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