Não é mais preciso ser especialista para saber a qualidade de um vinho! Uma nova ferramenta de inteligência artificial promete ajudar com isso. Recentemente, pesquisadores desenvolveram um método inovador para detectar fraudes, um problema que, embora pouco discutido fora dos círculos de enófilos, tem implicações profundas no mercado vinícola de alta qualidade.
Esta nova ferramenta de IA, desenvolvida por uma equipe de cientistas liderada pelo Professor Alexandre Pouget da Universidade de Genebra, na Suíça, representa um avanço significativo na luta contra as falsificações no setor vinícola. Contando com técnicas de aprendizado de máquina, o sistema é capaz de analisar a composição química de uma garrafa de vinho e rastreá-la até a sua origem exata – não apenas a região, mas até mesmo a propriedade onde foi produzido.
O processo começa com a cromatografia gasosa, um método comum em laboratórios para separar e identificar compostos em uma mistura. Neste caso, ele foi utilizado para analisar 80 vinhos colhidos ao longo de 12 anos em sete diferentes propriedades na região de Bordeaux, na França. Essa técnica permitiu aos cientistas criar um perfil detalhado da ‘assinatura química’ de cada vinho.
Em vez de buscar compostos individuais que diferenciam um vinho do outro, o algoritmo se concentra no perfil geral dos compostos detectados, usando essa informação para construir uma assinatura confiável para cada vinho, que é então apresentada em uma grade bidimensional que agrupa as bebbidas com assinaturas semelhantes.
Uma das descobertas mais surpreendentes do estudo foi a capacidade do algoritmo de não apenas identificar a propriedade de origem do vinho, mas também refletir geograficamente a localização dessas propriedades. Por exemplo, vinhos produzidos em três châteaux localizados ao norte do rio Dordogne apresentavam uma assinatura química distinta daquela dos originados de quatro châteaux situados a oeste do rio Garonne. Essa diferenciação química reflete de forma impressionante o mapa real da região de Bordeaux, demonstrando como o algoritmo pode mapear as origens dos vinhos baseando-se em suas composições químicas.
O projeto vai muito além de simplesmente diferenciar as bebidas. Pouget observa a importância da abordagem holística na ciência enológica, onde a composição química do vinho é vista não apenas como um conjunto de dados, mas como uma expressão da arte e do terroir.
O termo francês “terroir” refere-se ao conjunto de características geográficas e ambientais que influenciam a qualidade e o sabor de um produto agrícola, especialmente as uvas em vinícolas. Inclui elementos como o clima, a composição e a estrutura do solo, a topografia da região e as tradições locais e práticas de vinificação. Esses fatores trabalham em conjunto para conferir características únicas a um vinho, determinando sua identidade e diferenciando-o dos que são produzidos em outras regiões.
Portanto, a nova ferramenta de IA coloca uma possibilidade de sistematizar claramente a singularidade de cada vinho, considerando a influência do meio ambiente e da ação humana na produção.
A pesquisa, que será publicada na revista Communications Chemistry, da Nature, tem implicações profundas, não apenas na detecção de fraudes, mas também na ciência e na indústria vinícola com um o crescente papel do aprendizado de máquina na agricultura e na indústria alimentícia reconhecido por outros especialistas como David Jeffery, professor associado em ciência do vinho na Universidade de Adelaide.
Embora o programa tenha demonstrado uma precisão de 99% no rastreamento dos vinhos de volta às suas propriedades de origem, ele encontrou mais dificuldade em distinguir as safras, com uma precisão máxima de 50%, destacando tanto o potencial quanto os limites da tecnologia atual.
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Práticas criminosas envolvendo o mercado de vinhos
Na Europa, onde as bebidas falsificadas são responsáveis por perdas anuais de vendas na casa dos bilhões, a aplicação mais óbvia desta tecnologia é na autenticação para combater práticas criminosas.
Um caso notável ocorreu envolvendo uma vasta rede de falsificação, em que criminosos orquestraram um esquema para importar grandes quantidades de vinho de mesa espanhol barato para a França. Uma vez dentro do país, as bebidas eram reembaladas e rotuladas como se fossem vinhos finos de regiões prestigiadas da França, como Bordeaux.
Este esquema não foi uma operação pequena e isolada, pelo contrário, envolveu o transporte de quantidades enormes – equivalente a quase 5 milhões de garrafas – ao longo de vários anos. A complexidade e a escala da operação são um testemunho da sofisticação e da ousadia dos fraudadores, representando uma ameaça significativa para a indústria vinícola legítima, prejudicando a reputação de rótulos autênticos e causando perdas financeiras substanciais.
O caso culminou na condenação de membros da rede criminosa, mas também serviu como um forte alerta sobre as vulnerabilidades do mercado de vinícola e sobre a necessidade de métodos mais sofisticados de verificação e autenticação.
Melhores vinhos desde a produção
Além do combate à fraude, a tecnologia oferece aplicações fascinantes na própria produção de vinho. Pouget sugere que a ferramenta poderia ser usada para monitorar a qualidade durante o processo de vinificação e otimizar a mistura de vinhos para alcançar a melhor qualidade possível. Até agora, a mistura de vinhos, especialmente em regiões renomadas como Bordeaux e Champagne, tem sido uma arte dominada por poucos enólogos altamente remunerados, e essa tecnologia pode democratizar esse processo, tornando a produção de blends de alta qualidade mais acessível.
Com a crescente demanda por vinhos autênticos e de alta qualidade, a inovação trazida pela inteligência artificial representa um marco na indústria, que pode repensar os seus processos de produção e controle de qualidade visando otimizar a produção; e também para os amantes de vinho, oferecendo mais confiabilidade na hora da escolha.
Fonte: The Guardian
