La ciencia al servicio del vino: Revelando la identidad química de los vinos

Inteligencia Artificial en la identificación precisa de la procedencia del vino

Viernes 19 de Enero de 2024

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La reciente investigación llevada a cabo por un equipo de la Universidad de Ginebra (UNIGE) en colaboración con el Instituto de Ciencias de la Viña y del Vino de la Universidad de Burdeos, ha marcado un avance significativo en el ámbito de la enología. Este estudio, publicado en la revista Communications Chemistry, no solo ha desvelado con precisión la firma química de los vinos tintos de siete importantes bodegas de la región de Burdeos, sino que también ha abierto nuevas posibilidades en la lucha contra la falsificación de vinos y en la toma de decisiones basada en datos concretos dentro del sector vinícola.

Los vinos, como resultado de una mezcla fina y compleja de miles de moléculas, presentan concentraciones que fluctúan en función de la composición de las uvas. Estas, a su vez, dependen de factores como la naturaleza y estructura del suelo, la variedad de la uva y las prácticas del viticultor. Dichas variaciones, incluso las más pequeñas, pueden influir de manera significativa en el sabor del vino, lo que complica la determinación de su origen preciso basándose únicamente en criterios sensoriales.

Ante el cambio climático, los nuevos hábitos de consumo y el aumento de la falsificación de vinos, surge la necesidad de herramientas eficaces que permitan determinar con exactitud la identidad de los vinos. La pregunta es: ¿existe una firma química, invariable y específica para cada bodega, que permita hacerlo? "El sector vinícola ha realizado numerosos intentos para responder a esta pregunta, obteniendo resultados cuestionables o a veces correctos pero involucrando técnicas complejas. Esto se debe a la gran complejidad de las mezclas y las limitaciones de los métodos utilizados, que son un poco como buscar una aguja en un pajar", explica Alexandre Pouget, profesor titular en el Departamento de Neurociencias Básicas de la Facultad de Medicina de la UNIGE.

Uno de los métodos empleados anteriormente es la cromatografía de gases. Este proceso implica separar los componentes de una mezcla mediante la afinidad entre dos materiales. La mezcla pasa por un tubo muy fino de 30 metros de longitud, donde los componentes que tienen mayor afinidad con el material del tubo se separan gradualmente de los demás. Cada separación se registra mediante un "espectrómetro de masas". Se produce entonces un cromatograma que muestra "picos" que indican las separaciones moleculares. En el caso del vino, debido a la gran cantidad de moléculas que lo componen, estos picos son extremadamente numerosos, lo que dificulta un análisis detallado y exhaustivo.

Procesamiento de datos mediante aprendizaje automático

La solución llegó de la mano de la colaboración entre el equipo de Alexandre Pouget y el equipo de Stephanie Marchand del Instituto de Ciencias de la Viña y del Vino de la Universidad de Burdeos. Combinaron cromatogramas con herramientas de inteligencia artificial. Estos cromatogramas procedían de 80 vinos tintos de doce añadas (1990-2007) y de siete bodegas de la región de Burdeos. Estos datos brutos se procesaron utilizando aprendizaje automático, un campo de la inteligencia artificial en el que los algoritmos aprenden a identificar patrones recurrentes en conjuntos de información.

"En lugar de extraer picos específicos y deducir concentraciones, este método nos permitió tener en cuenta los cromatogramas completos de cada vino, que pueden comprender hasta 30.000 puntos, incluyendo el 'ruido de fondo', y resumir cada cromatograma en dos coordenadas X e Y, después de eliminar variables innecesarias. Este proceso se llama reducción de la dimensionalidad", explica Michael Schartner, ex investigador postdoctoral en el Departamento de Neurociencias Básicas de la Facultad de Medicina de la UNIGE, y primer autor del estudio.

Un modelo fiable al 100%

Al situar las nuevas coordenadas en un gráfico, los investigadores pudieron observar siete "nubes" de puntos. Descubrieron que cada una de estas nubes agrupaba cosechas de la misma bodega en base a sus similitudes químicas. "Esto nos permitió demostrar que cada bodega sí tiene su propia firma química. También observamos que tres vinos se agruparon en el lado derecho y cuatro en el izquierdo, lo que corresponde a las dos orillas del Garona donde se ubican estas bodegas", explica Stéphanie Marchand, profesora en el Instituto de Ciencias de la Viña y del Vino de la Universidad de Burdeos y coautora del estudio.

A lo largo de sus análisis, los investigadores descubrieron que la identidad química de estos vinos no estaba definida por la concentración de unas pocas moléculas específicas, sino por un amplio espectro químico. "Nuestros resultados muestran que es posible identificar el origen geográfico de un vino con una precisión del 100%, aplicando técnicas de reducción de la dimensionalidad a los cromatogramas de gases", afirma Alexandre Pouget, líder de esta investigación.

Este estudio proporciona nuevas perspectivas sobre los componentes de la identidad y las propiedades sensoriales de un vino. Además, allana el camino para el desarrollo de herramientas que apoyen la toma de decisiones, como la preservación de la identidad y expresión de un terroir, y para combatir de manera más efectiva la falsificación.

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