AIツールがワインの産地を「嗅ぎ分ける」

ガーディアン（英国）によると、研究者たちは機械学習を使用して、化合物の濃度の違いに基づいてワインを区別した。この技術により、ワインの産地を特定のワイン生産地域だけでなく、ワイナリーまで追跡することが可能になります。

「ワインに関する詐欺は多い」とスイスのジュネーブ大学のアレクサンドル・プジェ教授は言う。彼らはブドウ農園に関する話を捏造し、ラベルを印刷し、偽造品を数千ドルで販売した。こうした違いを認識できる化学技術に十分対応できるアルゴリズムを開発したのは今回が初めてです。」

科学者たちはガスクロマトグラフィーを使用し、フランスのボルドー地方の7つの異なる農園で12年間にわたって収穫された80種類のワインを分析した。この技術は、ワインのブレンドを構成する化合物を分離して識別するために研究室でよく使用されます。

個々の化合物を見つけてワインを区別するのではなく、アルゴリズムはワイン内で検出されたすべての化学物質に基づいて、各ワインの最も特徴的な特徴を見つけます。アルゴリズムは結果を 2 次元グリッド上に表示し、類似した特性を持つワインをグループ化します。

「まず驚いたのは、特定のワイン生産者に対応したグループがあったことです。これは、それぞれのワインメーカーが特徴的な化学的特徴を持っていることを示しています。 「ワインの生産者を区別するのは、ワインに含まれる非常に多くの分子の濃度の全体的な特徴です」とプージェ氏は語った。

さらに、この方法ではワイン農園の場所も示されます。この中で、ドルドーニュ川の北側の 3 つの生産者のワインは、ガロンヌ川の西側の 4 つのワインメーカーのワインとは明らかに異なります。

「クロマトグラフィーを使ってこれらの予測を行うと、ボルドーワインの地図が得られます」と彼は語った。

「この発見における機械学習の威力は、食品や農業における新たな応用が出てくるたびに、ますます明らかになっています」と、アデレード大学のワイン科学准教授であり、『ワインの化学を理解する』の共著者でもあるデビッド・ジェフリー氏は語る。

ブドウの品種や土壌から微気候やワイン製造工程まで、さまざまな要因が各地域のワインに含まれる化合物の濃度に影響を与えます。ワインを識別するアルゴリズムの精度は 99% ですが、この技術ではワイン全般を区別するのにまだ苦労しており、最大精度は 50% です。

学術誌「コミュニケーション・ケミストリー」に掲載される予定のこの研究は、ワインの品質がラベルに印刷された情報と一致するかどうかを確認することで、機械学習が偽造ワインの追跡に役立つことを示している。

ヨーロッパでは、偽造アルコールによる売上損失は毎年30億ユーロに上ります。一方、最近の事例では、この業界で活動する犯罪ネットワークの規模が拡大していることが明らかになっています。今年初め、スペイン産ワインをフランスに密輸した罪で複数の犯罪グループが有罪判決を受けた。数年にわたって行われたこの詐欺には、ワイン約500万本が関与していたとみられており、その一部はフランス南西部のボルドー地方で生産されることで有名なボルドーワインとして再包装されていた。