La Inteligencia Artificial reconoce los vinos tintos según su firma química

Utilizando inteligencia artificial (IA), un equipo de investigación suizo ha logrado determinar el origen exacto de un vino basándose en su firma química, que desvela la variedad de uva, la naturaleza del suelo en el que creció la cosecha y la forma de trabajar de los enólogos. Esta tecnología podría prevenir la falsificación de vinos.

Gracias a la Inteligencia Artificial (IA), un equipo de investigación ha logrado determinar el origen exacto de un vino basándose en su firma química. Esta tecnología podría ayudar a prevenir la falsificación de vino en el futuro.

Como informan los autores de este trabajo en su estudio, que acaba de publicarse en la revista Communications Chemistry, la IA pudo identificar 80 vinos tintos de siete bodegas con doce añadas diferentes (1999-2007) con una precisión del 100 por ciento.

Entre miles de moléculas

La IA desarrollada en esta investigación reconoce patrones en la compleja mezcla de miles de moléculas que componen cada vino.

Las concentraciones de estas moléculas varían de un vino a otro. Pueden verse influenciadas por pequeñas diferencias, como la variedad de uva, la naturaleza del suelo en el que crecieron las uvas o la forma de trabajar de los enólogos. Esto crea una especie de huella química en cada vino.

Reconocer las diferencias entre distintos vinos en estas firmas químicas es como buscar una aguja en un pajar, explica el autor principal de este estudio, Alexandre Pouget, de la Universidad de Ginebra, en un comunicado.

Cromatografía de gases

Según los investigadores, el llamado cromatograma, un análisis químico de un vino, ha sido fundamental para el desarrollo de esta investigación.

La cromatografía de gases consiste en separar los componentes de una mezcla por afinidad entre dos materiales. La mezcla pasa por un tubo muy fino, de 30 metros de largo. Los componentes que tienen mayor afinidad con el material del tubo se separan gradualmente de los demás.

Cada separación se registra mediante un ''espectrómetro de masas''. Luego se produce un cromatograma que muestra "picos" que indican las separaciones moleculares.

En el caso del vino, debido a la gran cantidad de moléculas que lo componen, estos picos son sumamente numerosos, lo que hace muy difícil un análisis detallado y exhaustivo.

Nubes de puntos

Gracias a la IA, el equipo de la Universidad de Ginebra, junto con investigadores de la Universidad de Burdeos, pudieron analizar el cromatograma completo de los vinos y representarlo en un diagrama de dos ejes.

En este diagrama se pueden ver nubes de puntos, cada una de ellas agrupando a diferentes añadas de vinos de una bodega concreta en función de sus similitudes químicas.

''Esto nos permitió demostrar que cada estado tiene su propia firma química. También hemos observado que tres vinos estaban agrupados a la derecha y cuatro a la izquierda, lo que corresponde a las dos orillas del Garona en las que se encuentran estas fincas", explica la coautora Stéphanie Marchand de la Universidad de Burdeos.

Durante sus análisis, los investigadores también descubrieron que la identidad química de estos vinos no está determinada por la concentración de unas pocas moléculas específicas, sino por un amplio espectro químico.

Herramientas de IA

Para alcanzar este resultado, los investigadores han combinado cromatogramas de los vinos analizados y herramientas de inteligencia artificial.

Estos datos se procesaron mediante aprendizaje automático, un campo de inteligencia artificial en el que los algoritmos aprenden a identificar patrones recurrentes en conjuntos de información.

'En lugar de extraer picos específicos y deducir concentraciones, este método nos permitió tener en cuenta los cromatogramas completos de cada vino, que pueden comprender hasta 30.000 puntos, incluido el ''ruido de fondo'', enfatizan los investigadores.

Estos resultados allanan el camino para nuevas herramientas potenciales para combatir la falsificación y herramientas predictivas para guiar la toma de decisiones en el sector del vino.

Referencia

Predicting Bordeaux red wine origins and vintages from raw gas chromatograms. Michael Schartner et al. Communications Chemistry, volume 6, Article number: 247 (2023), DOI:https://doi.org/10.1038/s42004-023-01051-9