一种机器学习算法现在已经展示了通过分析波尔多红葡萄酒的化学成分来识别其原产地的能力。
葡萄酒爱好者以检测到“烟熏味”或“桃李味”而自豪，但人工智能可以准确定位葡萄酒的产地。
耐人寻味的 研究 瑞士日内瓦大学的Alexandre Pouget领导的一项研究发现，波尔多不同庄园的葡萄酒具有独特的化学特征。
该团队分析了1990年至2007年期间12个年份的80种红葡萄酒，这些红葡萄酒都来自波尔多七个著名庄园。Pouget解释了这项研究，“我们感兴趣的是发现是否有一个化学特征是特定于每一个城堡，独立于年份。
其目标是确定来自单一庄园的葡萄酒是否始终表现出类似的化学特征。葡萄酒爱好者可能听说过“Terroir”这个词，它描述了影响葡萄作物表型的环境因素，包括独特的环境背景、作物特定的生长生境，甚至特定的耕作方式。
为了分析葡萄酒中是否存在任何连续的风土，研究小组将液体蒸发以分离它们的化学成分，从而得到每种葡萄酒的色谱图。每个色谱图包括大约30，000个点，代表了大量的不同化合物选择。
这些色谱图中的73个，以及关于酒庄和年份的信息，被用来训练算法。对剩下的七个色谱图的测试用不同的葡萄酒样本重复了50次。
形成陆地的化学基础。
一旦经过训练，该算法的性能是惊人的，成功地识别了葡萄酒的原产地城堡，准确率为100%。Pouget指出了这有多么棘手，他说：“世界上没有多少人能做到这一点。”
该算法在确定年份时也显示出约50%的准确率。
该研究还表明，该算法可以有效地识别遗产，仅使用每个色谱图的5%。
Pouget说，这证明了葡萄酒独特的味道和质地是由众多分子的集体集中而形成的，而不仅仅是几个关键分子—这是难以捉摸的风土的客观基础。
此外，该算法通过对色谱数据的分析，可以对相似区域的葡萄酒进行聚类。例如，它区分了来自加龙河右岸的葡萄酒，如波梅洛尔和圣艾米隆，以及来自左岸庄园的葡萄酒，如梅多克葡萄酒。
这项研究揭示了风土对葡萄酒独特风味的影响，包括当地地理、气候、微生物和酿酒实践。 下一步可能是发现哪些化合物表现出这些效应及其起源。
AI可能是新的侍酒师，它永远不会宿醉。
