Entraîner lIA à sentir le vin pour la traçabilité

Entraîner lIA à sentir le vin pour la traçabilité

Le groupe de recherche du professeur Alexandre Pouget à l'Université de Genève (Suisse) a récemment annoncé une solution visant à transformer l'IA en un « renifleur » de vin professionnel pour distinguer l'origine des vins, qui peut être appliquée aux escroqueries Limit.

Les fraudes sur l'origine du vin sont depuis longtemps une source de souffrance pour l'industrie vitivinicole, causant des pertes à l'Europe d'environ 3 milliards d'euros chaque année.

Entraîner l'IA à sentir le vin pour la traçabilité

L'équipe de recherche du professeur Alexandre Pouget a analysé par chromatographie 80 vins de 7 régions différentes du Bordelais, élaborés sur 12 ans.

Les scientifiques ont appris à l'IA à utiliser des algorithmes basés sur tous les produits chimiques détectés dans le vin pour trouver des identifiants au lieu de séparer et d'identifier les composés qui composent le mélange de vin.

L'IA renverra les résultats sous forme de grille. Il regroupera des vins présentant des caractéristiques similaires. A partir de là, en fonction de la différence de concentration des composés, AI classe les vins selon chaque région de production correspondant aux 7 lieux d'enquête.

L’IA renvoie les résultats presque en temps réel, ce qui permet de gagner beaucoup de temps par rapport à l’analyse d’échantillons de vin en laboratoire.

L'équipe de recherche a déclaré que les développeurs peuvent appliquer cette technologie pour créer des applications permettant aux clients de retracer l'origine du vin afin d'éviter la fraude.

Le professeur Alexandre Pouget espère que l'équipe poursuivra ses recherches pour rendre le système plus complet, en ajoutant éventuellement d'autres fonctions analytiques via des algorithmes. Par exemple, l’IA peut déterminer le degré de mélange des ingrédients d’un vin.


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