Ученые российского Университета информационных технологий, механики и оптики первыми в мире нашли способ определить тип игристого вина с помощью искусственного интеллекта.
У виноделов есть традиционные способы проверки качества игристых вин: физико-химический и органолептический анализ. Сначала они определяют кислотность, содержание алкоголя и сахара в жидкости. Потом сомелье пробует вино на вкус. Но у обоих подходов есть свои недостатки: в первом случае требуется дорогостоящее оборудование, а во втором итог обычно зависит от предпочтений дегустатора.
Более точно оценить качество разных жидкостей позволяет новый метод — ультразвуковая кавитация. Это процесс, при котором под воздействием ультразвука образуются и быстро разрушаются пузырьки. В результате возникают резкие изменения температуры и давления, что помогает разобраться в составе напитка.
Движение пузырьков записывают на видео и изучают с помощью технологий компьютерного зрения и машинного обучения. Таким способом исследователи уже научились классифицировать водно-этаноловые растворы и анализировать нефтепродукты.
Ранее ИИ не использовался для оценки игристых вин по трем причинам. Во-первых, схожая концентрация алкоголя в разных винах снижает точность химического анализа. Во-вторых, присутствие естественных пузырьков создает неопределенность в том, какие именно пузырьки подлежат исследованию. В-третьих, форма и материал бокала также оказывают влияние на поведение пузырьков, добавляя еще одну переменную, которая усложняет анализ. Но исследователи нашли выход.
«Нам удалось обойти эти ограничения. Ультразвуковая кавитация создает контролируемые пузырьки независимо от естественной газации, стандартизированная съемка и анализ пузырьков позволяет нивелировать влияние бокала, а применение машинного обучения выделяет тонкие различия в форме и распределении пузырьков, которые не видны при обычном осмотре», — рассказал один из авторов исследования, студент третьего курса научно-образовательного центра инфохимии ИТМО Илья Королев.
Для контрольного эксперимента ученые выбрали розовые и белые игристые вина из-за различий в их составах и технологиях производства. Они разлили напитки в стеклянные и пластиковые бокалы и сняли на видео процесс образования пузырьков. После этого образцы подвергли воздействию ультразвука, и изменения в поведении кавитационных пузырьков также были записаны.
С использованием методов компьютерного зрения и машинного обучения ученые обработали и классифицировали 19 953 изображения. В итоге новая система определяет тип вина (розовое или белое) с точностью 84%, а тип бокала (стеклянный или пластиковый) — с точностью 82%.
Метод улучшит контроль качества напитков на винодельнях, а также его планируется применять в процессе разработки лекарств.
