歐洲每年光假酒就造成 30 億歐元（約新台幣 1,023 億元）損失，顯現此新型犯罪活躍程度與規模。科學家訓練出機器學習演算法，能基於幾十種化合物濃度的細微差異區分葡萄酒，可追溯葡萄種植區域與產地，讓冒充高級酒的劣質酒無所遁形。
許多葡萄酒詐騙者會在車庫釀造劣質酒，貼上高級酒酒標，然後以數千美元出售賺取暴利。瑞士日內瓦大學教授 Alexandre Pouget 表示，首次證明化學技術有足夠靈敏度區分葡萄酒優劣。
為了訓練程式，科學家特別採用氣相色譜法（Gas Chromatograph），這是實驗室常分離和鑑定組成混合物化合物的技術，可分析法國波爾多地區七個酒莊 80 種的 12 年葡萄酒。
演算法不是區分不同葡萄酒的單化合物，而是檢測葡萄酒所有化學物質，為每種葡萄酒找出最可靠的特徵。程式將結果放上二維網格，相似特徵的葡萄酒會各自分組。
澳洲阿得雷德大學（University of Adelaide）葡萄酒科學副教授暨《理解葡萄酒化學》（Understanding Wine Chemistry）共同作者 David Jeffery 表示，食品和農業領域新應用推陳出新，機器學習在這類調查作用及影響力也愈發明顯。
研究發表於《自然─通訊化學》（Nature communications Chemistry），機器學習可確認葡萄酒是否與酒標內容相符協助調查假酒詐騙。除此之外，也可監控釀酒過程品質，並弄清楚如何混合葡萄酒最佳化品質。調配葡萄酒是釀造優質波爾多和香檳的關鍵，但關鍵只掌握在少數豐厚報酬的釀酒師手中。透過全新 AI 工具，便能讓高級酒調釀成本大幅降低。
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標題：AI 也能打擊假酒！研究員開發氣相色譜法 AI 辨識工具
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