什麽！AI也可以鑒別假酒了？

   據統計，僅在歐洲，銷售假冒葡萄酒每年就造成將近30 億歐元的損失，由此可見這種新型犯罪的活躍性和廣泛性。

   目前，瑞士科學家們已經掌握了一種技術，他們能根據常規化學分析技術追蹤葡萄酒的來源。研究人員使用類似於AI學習算法，能根據幾十種化合物濃度的細微差別來分辨葡萄酒，並追蹤葡萄的種植地區和原產地，讓偽裝成優質葡萄酒的劣質葡萄酒無所遁形。

       瑞士日內瓦大學（University of Geneva）的Alexandre Pouget教授表示：「許多葡萄酒騙子在自家車庫裏釀造劣質葡萄酒，貼上高檔葡萄酒標簽，然後以數千美元的價格出售，從中牟取暴利。我們的研究首次表明，我們的化學檢測技術具有足夠的敏感性，能夠區分細微的差異。」

      為了改進檢測技術，科學家們利用氣相色譜法分析了 80 種葡萄酒，這些葡萄酒來自法國波爾多地區的 7 個不同酒莊，釀造時間長達 12 年。這種技術通常在實驗室中用於分離和識別混合酒中的化合物。

       該技術利用在葡萄酒中檢測到的所有化學物質來確定每種葡萄酒最可靠的特征，而不是試圖找出區分葡萄酒的單個化合物。該技術將結果顯示在一個二維網格上，具有相似特征的葡萄酒被歸為一類。

      Pouget 教授說："我們首先發現了與特定葡萄園相對應的分子聚集群。這告訴我們，每個酒莊都有其特定的化學特征圖譜，與年份無關。它是葡萄園眾多分子特征的總體圖譜。每款葡萄酒都是一首交響樂：沒有一個音符能體現它的特點，但整個旋律卻能將它區分開來。」

       此外，這項技術研究還揭示了更多細節。令人震驚的是，分子聚集簇的特征反映了酒莊的地理位置，波爾多多爾多涅河以北三家酒莊的葡萄酒與加龍河以西四家酒莊的葡萄酒化學圖譜特征有很大不同。Pouget 教授表示：「當我們展示葡萄酒的圖譜時，我們形成了波爾多的分子特征圖譜地圖。」

     雖然檢測假酒是該技術最實際的應用，但 Pouget 表示，它還可以用於監控整個釀酒過程的質量，以確保葡萄酒得到充分、準確的調配。他說：「我們可以利用它來找出如何調配葡萄酒以優化質量。到目前為止，調配優質波爾多葡萄酒和香檳酒的最重要步驟都是由少數經驗豐富的釀酒師完成的。有了這種技術，生產優質葡萄酒的成本就會大大降低，這將造福所有人。」