Il mercato mondiale del vino e dell’olio d’oliva è caratterizzato da pesanti pressioni dovute a frodi riguardanti, ad esempio, la qualità, l’identità e l’origine geografica del prodotto. Nuovi strumenti tecnologici possono fornire supporto all’industria agroalimentare per tutelare qualità e autenticità dei prodotti. In particolare, l’applicazione dell’intelligenza artificiale (AI) nel settore agroalimentare ha visto progressi significativi in questa direzione anche su prodotti agricoli quali vino e olio d’oliva.
Nello studio condotto da Aiello et al. si analizza la possibilità di sviluppare uno strumento basato sull'intelligenza artificiale in grado di “leggere” la qualità e l’origine geografica di vini e oli d'oliva, partendo da dati non strutturati raccolti sulle due tipolgie di prodotto. L’obiettivo principale di questo lavoro non è definire un modello di AI unico e standard in grado di prevedere la qualità e l'origine di vino e olio, ma di fornire una metodologia e un modus operandi estendibili, da poter adottare e personalizzare facilmente in diversi scenari di valutazione del vino e dell'olio d'oliva e con diversi set di dati.
I dati utilizzati in questo studio sono stati derivati da dataset accreditati, liberamente disponibili e accessibili online. Le caratteristiche considerate sono state:
- per i vini: caratteristiche chimico fisiche quali, ad esempio, acidità, zucchero residuo, densità, pH, solfati, alcool, acido malico, magnesio, fenoli totali, flavanoidi, etc.
- per gli oli: tipologia degli acidi grassi contenuti, quali ad esempio contenuto di acido palmitoleico, acido stearico, acido oleico, etc.
Nel complesso sono stati analizzati circa 7.700 punti dati, 5 vini (rossi e bianchi) e 9 tipi di olio d'oliva. In totale sono state considerate 31 caratteristiche chimico-fisiche.
Il risultato? Utilizzando questi dati, gli algoritmi di intelligenza artificiale sono in grado di creare modelli per definire l’origine geografica e descrivere la qualità di vino e olio partendo dall’osservazione delle loro caratteristiche fisico-chimiche. I risultati ottenuti con gli algoritmi di apprendimento automatico sono in linea con i risultati ottenuti con metodi analitici tradizionali, applicati fino ad oggi per definire qualità e origine di oli e vini.
Lo studio evidenzia la capacità di strumenti basati sulla AI di creare conoscenza sofisticata, partendo da dati non strutturati. Nel complesso, queste nuove tecnologie consentono all’industria agroalimentare di prendere decisioni più informate, migliorando anche la qualità e la tracciabilità dei prodotti.
“An Artificial Intelligence-based tool to predict “unhealthy” wine and olive oil”, di Gilda Aiello e Davide Tosi, pubblicato in “Journal of Agriculture and Food Research” Volume 16, 2024, 101179. Disponibile in open source qui
