日内瓦大学的研究人员开发了一种人工智能葡萄酒检测工具，以防止人们将廉价的泔水冒充高端葡萄酒。它使用机器学习来识别已知样品中的葡萄酒化合物。此外，该计划促进了对这种饮料的进一步研究，以便我们可以创造出更实惠的混合物。
食品和饮料欺诈在世界范围内是一种常见的做法，它剥夺了大大小小的企业的潜在收入。此外，这些骗局可能会危害人们的健康，因为它们用更有毒的替代品取代了真正的东西。这种检测工具目前主要用于发酵葡萄汁，但可能很快就会覆盖其他食品和饮料。
本文将讨论人工智能葡萄酒检测技术的工作原理，并详细说明其潜在的好处。稍后，我将向您展示类似的人工智能应用。
人工智能葡萄酒探测器是如何工作的?
瑞士日内瓦大学的Alexandre Pouget教授用气相色谱法训练了他们的人工智能工具。以下是《大英百科全书》的定义:
气相色谱法是一种分离化学物质的技术，在这种技术中，样品由移动的气流携带，通过一个装有精细分离的固体的管，固体可能被一层液体膜包裹。
《卫报》称，法国波尔多地区一直在使用这种方法分析来自7个不同酒庄的80种葡萄酒，历时12年。实验室通常用它来分离和鉴定发酵葡萄汁中的化合物。
该算法会检查葡萄酒中检测到的所有化学物质，为每种化学物质找出最可靠的特征。此外，它还将结果显示在一个二维网格上，将具有相似特征的葡萄酒分组在一起。
“我们看到的第一件事是，这些集群与特定的酒庄相对应。这立即告诉我们，每个酒庄都有一种独立于年份的化学特征，”Pouget教授说。
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“这是区分城堡的许多分子浓度的整体模式。每一个都是一首交响曲:没有一个音符可以区分它们。这是整个旋律。”
AI葡萄酒网格根据酒庄的化学成分对葡萄酒进行组织，从而对葡萄酒进行分组。它能以99%的准确率追踪到正确的酒庄，但在区分年份方面只有50%的准确率。
然而，阿德莱德大学(University of Adelaide)副教授戴维·杰弗里(David Jeffery)表示:“随着食品和农业领域的每一次新应用，机器学习在这类调查中的力量正变得越来越明显。”
类似的人工智能应用
其他科学家一直在将人工智能与食物结合起来，比如东北大学复杂网络研究中心的FoodProX项目。这是一种机器学习算法，可以预测美国食品的加工程度。
人工智能分类器使用美国农业部的饮食研究食品和营养数据库对食品进行分级。然后，用NOVA分类系统对食品进行分类。
它对“复杂的食谱和混合食物和膳食”进行了分类，并提供了一种更准确的方法来检查加工食品。因此，东北大学的专家对加工食品有了更好的了解。
这种质量是研究此类产品对健康影响的重要一步。FoodProX使用NOVA系统，但研究人员承认它没有考虑到不同的加工水平。
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专家们在他们的论文中写道:“NOVA 4食品的同质性限制了不同加工程度对健康影响的科学研究和实际消费者指导。”
“这也减少了行业重新制定食品以减少加工产品的动机，将投资从超加工NOVA 4食品转移到加工较少的NOVA 1和NOVA 3类别。”
“因为当我们加工食物时，当我们修改一些主要成分时，我们会以许多不同的方式改变它的化学成分。”东北大学利用这些“指纹”来观察特定食物的化学变化。
结论
日内瓦大学的科学家开发了一种人工智能程序，可以区分真假葡萄酒。因此，它可以帮助该行业打击欺诈。
人工智能也让研究人员对发酵葡萄汁的成分有了更多的了解。很快，他们相信他们可以帮助创造出更实惠的替代品来取代昂贵的产品。
未来，其他行业可能会创建类似的人工智能程序。在Inquirer Tech查看最新的数字提示和趋势。
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