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Französische Forscher der Universität Lyon haben eine Methode entwickelt, mit der sie die Herkunft und die Rebsorten von Weinen identifizieren können. Basierend auf der Analyse mineralischer Profile von Weinen und unter Einsatz eines KI-Tools kann das Verfahren mit einer Genauigkeit von 92 Prozent die Herkunftsländer der Weine zuordnen. Sehr erfolgreich ist die Methode auch beim Erkennen französischer Weinregionen (91 %) und der Hauptrebsorten (85 %).
Das Verfahren nutzt dafür die mineralischen Bestandteile eines Weins, die als „mineralisches Weinprofil“ (MWP) bezeichnet werden. Dieses bleibt unabhängig von Alterung oder Lagerbedingungen stabil. Dabei werden 41 chemische Elemente analysiert, was es möglich macht, das Terroir eines Weins genauer zu erfassen. Da Mineralien aus dem Boden in die Trauben gelangen und weniger durch den Herstellungsprozess beeinflusst werden, bildet das MWP eine verlässliche und beständige Quelle für Herkunftsinformationen. Mithilfe eines maschinellen Lernmodells konnte das Team eine umfassende Datenbank von 12.966 internationalen Weinproben aufbauen. Das KI-Tool wurde trainiert, um Weine auf Basis einer 30-ml-Probe mit der Zuverlässigkeit von über 99 Prozent zu erkennen.
Laut den Forschern stellt diese Methode eine effiziente und skalierbare Alternative zu bisherigen Techniken wie DNA- und organischer Profilanalysen dar, die häufig durch Alterung und Lagerung beeinträchtigt werden. Die mineralische Profilierung könnte eine wichtige Rolle im Kampf gegen Weinbetrug und für die Sicherstellung der Authentizität von Weinen auf globaler Ebene spielen.
(ru / Oene One - Foto: Raffaella Usai)
