Российские ученые научили ИИ определять качество игристого по пузырькам
Университет ИТМО: ученые научили ИИ определять тип игристого по пузырькам
Ученые Национального исследовательского университета ИТМО в Санкт-Петербурге разработали новый метод оценки качества игристого вина, основанный на применении технологий искусственного интеллекта
Обсудите новость в телеграм-канале «РБК Вино»
Ученые Национального исследовательского университета ИТМО в Санкт-Петербурге разработали новый метод оценки качества игристого вина, основанный на применении технологий искусственного интеллекта. Об этом «РБК Вино» сообщили в пресс-службе университета.
Сейчас на винодельческих предприятиях для определения качества игристых вин используют методы физико-химического анализа, которые позволяют определить такие показатели, как кислотность, содержание сахара или алкоголя, отметили в вузе. Кроме того, используется оценка технолога или винодела при непосредственной дегустации. Ученые ИТМО предложили собственный метод, в котором технолог может не участвовать.
Для определения качественных характеристик вина его наливают в бокал и воздействуют на него аппаратом ультразвуковой кавитации. В результате образуются искусственно созданные пузырьки, количество и размер которых считывает специальная камера. После этого данные обрабатывает программа с использованием технологий искусственного интеллекта.
«РБК Вино» создал онлайн-сомелье, который поможет вам подобрать подходящее вино, — чтобы воспользоваться им, необходимо запустить бот в Telegram. Наш бот поможет вам с выбором, даже если вы только начинаете свое знакомство с увлекательным миром вина.
Как пояснил в разговоре с «РБК Вино» один из авторов исследования, студент третьего курса научно-образовательного центра инфохимии ИТМО Илья Королев, ранее подобные технологии использовались при определении качества бензина с разным октановым числом. С игристыми винами такой метод анализа был использован впервые. По его словам, метод подходит только для оценки вина, разлитого в бокал. При воздействии ультразвука на закупоренную бутылку образовавшиеся пузырьки вытолкнут пробку. Кроме того, Королев отметил, что вино, которое было обработано ультразвуком, уже нельзя будет употреблять.
При проведении эксперимента ученые использовали розовое и белое игристые вина, которые они разлили в стеклянные бокалы и пластиковые стаканчики. После воздействия ультразвуком характер пузырьков был разным в зависимости от емкости, в которую налито вино, и от категории этого вина.
«Мы доказали, что пузырьки в разных типах вин и контейнеров имеют визуально различимые характеристики, которые сложно заметить человеческим глазом, но можно выявить с помощью наших алгоритмов. Мы сегментировали видео с помощью нейросети YOLOv8, перевели визуальные характеристики пузырьков в числовой формат через модель CLIP и ее улучшенную версию SigLIP, а также использовали классификатор TabNet для финальной категоризации. Мы заметили, что точность классификации значительно повышается при выделении контуров пузырьков с помощью сегментации, что существенно улучшает качество извлекаемых признаков», — отметил первый автор исследования, ассистент научно-образовательного центра инфохимии ИТМО Тимур Алиев.
Таким образом, в ходе исследования обученная система научилась определять тип вина (белое или розовое) с точностью до 84%, а тип бокала, в который налито вино, — с точностью до 82%.
Как рассказал «РБК Вино» основатель винодельни Belmas Winery Рустам Акиниязов, любая новая технология, которая будет решать задачи на винодельне, всегда интересна, однако вопрос в том, до какой степени она отработана. По его словам, технологии, связанные с искусственным интеллектом, на винодельне пока не используются.
«Сейчас у нас все относительно стандартно. Есть лаборатория, которая проводит анализы, то есть как и у остальных виноделов. Сейчас есть достаточно высокотехнологичные лабораторные комплексы, которые делают многие процессы автоматически, то, что раньше делали люди путем многих сложных операций. Поэтому, конечно, технологии не стоят на месте, и постепенно люди будут отсюда вытесняться. Но только до какой-то степени. Автоматизация возможна, но в конечном итоге любую систему и программу настраивает человек, и он же принимает решения», — рассказал Акиниязов.
В свою очередь, Кира Ефимова, хозяйка, инвестор и винодел хозяйства Le K2, отмечает важность подобной разработки российских ученых, потому что, по ее словам, в России очень мало качественных лабораторий, которые могут провести анализ сусла по показателям. Она отметила, что, как правило, такой анализ является очень дорогим, поэтому любые попытки его удешевить будут восприняты отраслью хорошо. Однако Ефимова отмечает, что машинный анализ не сможет полностью исследовать вино.
«Органолептику никакая машина вычислить не сможет. Она даст состав, где кислоты, алкоголь, сахар будут в балансе по цифрам, но это не будет равно органолептике. Долготу еще никто не научился измерять. Нужно понимать, что вино — это не жидкость, это коллоидная субстанция. Связи в нем не только химические, но и физические», — уточнила она.
Коллоидные растворы — это такие системы, в которых частицы растворяемого вещества во много раз крупнее, чем молекулы растворителя. Вино, которое представляет собой раствор крупных органических молекул, имеет свойства коллоидной системы.
Вино регулярно становится объектом исследования ученых. Они рассматривают как его качественные, так и социальные свойства. Например, исследователи Университета Западно-Капской провинции в ЮАР создали препарат на основе золота и красного вина, который может помочь ускорить заживление тяжелых и хронических повреждений кожи. А группа ученых из Германии, США и Дании доказала, что профессиональные винные критики и пользователи приложения Vivino, как правило, ставят сходные оценки одним и тем же винам. Также исследователи пытались доказать возможность заменить человека при определении типа вина, когда научили крыс распознавать рислинг и совиньон по аромату.
