En la región de Burdeos, en el suroeste de Francia, decenas de bodegas transforman uvas delicadas en atrevidas mezclas de vinos tintos. Algunas botellas se venden por miles de dólares cada una. Los prestigiosos castillos cuentan con el suelo, el microclima y los métodos tradicionales que hacen que su vino sea superior, una mezcla inescrutable conocida como terroir.
«Es uno de esos términos que a la industria del vino le gusta mantener un poco misterioso, parte de la magia del vino», dijo Alex Pouget, neurocientífico computacional de la Universidad de Ginebra.
El Dr. Pouget está intentando aplicar precisión química a este je ne sais quoi. en un estudiar Publicado el martes en la revista Communications Chemistry, él y sus colegas describieron un modelo informático que podría identificar qué finca de Burdeos producía un vino basándose únicamente en su composición química. El modelo también predijo el año de producción del vino, conocido como cosecha, con una precisión de aproximadamente el 50%.
Aunque los conocedores del vino a menudo afirman que pueden distinguir entre los vinos de las mejores empresas, rara vez realizan pruebas de cata a ciegas, afirmó. «La gente ha estado haciendo estas afirmaciones durante décadas, pero nunca hemos tenido una medición objetiva que demuestre que esto es cierto», dijo.
El Dr. Pouget creció en París en una familia que solo bebía Burdeos (“Haga como si el Borgoña no existiera”, dijo). Como joven neurocientífico a finales de los años 1980, estudió el cerebro con aprendizaje automático, un tipo de inteligencia artificial que identifica patrones en grandes conjuntos de datos. Creía que estos métodos podrían ser útiles para la industria del vino, pero no pudo probar la idea durante 30 años.
Colaboró con Stéphanie Marchand del Instituto de Ciencias de la Viña y del Vino de Burdeos, que había creado una base de datos de 80 vinos de diferentes añadas procedentes de siete castillos. La base de datos contenía firmas químicas de cada vino recopiladas mediante cromatografía de gases, un método antiguo y barato para descomponer sustancias en sus componentes moleculares.
Los investigadores entrenaron un algoritmo para buscar patrones comunes en las huellas químicas de los vinos. Los resultados los sorprendieron: el modelo agrupó los vinos en distintos grupos que correspondían a su ubicación geográfica en la región de Burdeos. Esto demostró que las particularidades de cada finca habían influido drásticamente en la química de los vinos producidos allí, tal como los enólogos han afirmado durante siglos.
Las empresas dieron permiso a los investigadores para estudiar sus vinos con la condición de que no se nombraran. El Dr. Pouget dijo que todos los vinos estaban entre los famosos Clasificación de Burdeos de 1855ranking establecido por Napoleón III para destacar los mejores vinos de Burdeos.
Al Dr. Pouget le sorprendió que los enólogos no quisieran revelar sus nombres, ya que los resultados del estudio reforzaban la idea de que sus vinos eran especiales. “Tengo evidencia científica de que tiene sentido cobrarle a la gente por esto porque están produciendo algo único”, dijo riendo.
Investigadores independientes dijeron que el estudio era parte de una ola de investigaciones recientes que utilizan el aprendizaje automático para descifrar el terruño. «Aquí es hacia donde se dirige el campo y hacia donde debe llegar para dar sentido a la abundancia de datos», dijo David Jeffery, experto en química del vino de la Universidad de Adelaida en Australia.
Por ejemplo, utilizó el aprendizaje automático. clasificar los vinos de Shiraz del valle de Barossa en Australia.
El enfoque, dijo el Dr. Jeffery, “no se trata sólo de lo que químicamente hace que un gran vino”. Los modelos también podrían ayudar a los productores a adaptar sus prácticas de cultivo y elaboración de vino para preservar el carácter de su producto durante años de condiciones climáticas inesperadas. «Esto es especialmente importante ante un clima cambiante», afirmó.
Otra aplicación de estos modelos, dicen los expertos, es la erradicación fraude, que es bastante común entre los vinos caros. Los fabricantes han modificado sus botellas, etiquetas y corchos para que sean más difíciles de copiar.
«Si hay dudas sobre el origen de un vino, analizar un vino de la finca como punto de referencia probablemente permitiría saber si el vino es falso o no», afirma Cornelis van Leeuwen, jefe del departamento de viticultura y enología. . en Burdeos Sciences Agro.
El enfoque probablemente funcionaría para cualquier región vitivinícola, siempre y cuando el modelo se entrenara en una amplia gama de vinos de diferentes productores y cosechas, dijo el Dr. van Leeuwen, que no participó en el nuevo estudio. Sin embargo, una pregunta abierta es si el modelo mantendrá su precisión después de unos años, afirmó.
El Dr. Pouget, que tiene una gran colección de vinos, espera repetir el estudio utilizando algunos de sus tipos favoritos de la región de Châteauneuf-du-Pape, en el sureste de Francia.
Pero entre los mejores vinos, afirmó, la edad probablemente sea más importante que la procedencia.
“Sólo bebo vino añejo”, dijo. «Creo que beber alcohol cuando tienen menos de 15 años es un poco criminal».
