Le « nez électronique » a un taux de précision d'identification du whisky pouvant atteindre 96 %. Internautes : donnez-en un aussi à Moutai.

Le Moutai en Chine et certains whiskies haut de gamme à l'étranger sont chers, mais ils sont également des cibles importantes pour la contrefaçon.

Comment les gens ordinaires peuvent-ils déterminer rapidement la qualité et l'authenticité du vin sans sommelier ?

Récemment, un groupe d'ingénieurs a développé un « nez électronique » appelé NOS.E, spécialement utilisé pour sentir le vin.

Il peut « sentir » différents styles, marques et origines de whisky en moins de 4 minutes, ouvrant ainsi de nouvelles idées pour l'appréciation du vin.

Pourquoi se fier à « l’odorat » plutôt qu’au « goût » ?

En fait, des caractéristiques telles que le goût, l'odeur, la texture et la couleur du whisky peuvent fournir des informations efficaces pour son évaluation.

Parmi eux, l'odeur est le principal facteur qui affecte le goût du vin. Les chercheurs l'ont utilisé comme principale avancée pour concevoir NOS.E.

Lors du salon australien CEBIT 2019, ils ont testé six whiskies avec NOS.E : parmi eux, le taux de précision régional était de 100 %, le taux de précision du nom de la marque était de 96,15 % et le taux de précision du style était de 92,31 %.

Bien qu’on l’appelle « nez électronique », il ne ressemble pas vraiment à un nez !

En avril de cette année, le document de recherche a été publié dans IEEE Sensors, une revue de l'IEEE.

Après avoir vu cette nouvelle, certains internautes ont déclaré avec enthousiasme : Enfin, nous pouvons identifier le faux vin !

Certains internautes ont plaisanté en disant qu'il faudrait en développer un pour Moutai.

Alors, comment fonctionne cet outil de dégustation de vins soigné et pratique ? Est-ce vraiment fiable ?

Prétraitement d'un échantillon avant test

Auparavant lors du salon CeBIT, les développeurs de NOS.E ont testé sur place l'effet de ce "nez électronique".

Avant le test formel, afin de contrôler les variables et de réduire l'interférence de variables non pertinentes sur les résultats, les chercheurs ont prétraité les échantillons :

Ils ont sélectionné 6 échantillons de whisky comme sujets expérimentaux : 3 whiskies mixtes et 3 whiskies single malt. whisky et placez des quantités égales d’échantillon dans des flacons individuels de microextraction en phase solide (SPME).

Chauffez les échantillons à 30°C et utilisez la fibre SPME pour échantillonner le chlorobenzène-D5 comme référence pour la chromatographie en phase gazeuse.

Ensuite, placez chaque fibre SPME collectée avec du chlorobenzène-D5 sur chaque échantillon de whisky (sans contact avec le liquide) et laissez reposer pendant 5 minutes.

Ensuite, ces fibres SPME sont placées en séquence dans l'instrument GC×GC-TOFMS, et les informations collectées sont traitées et analysées.

Le nez électronique a été testé 396 fois sur 6 échantillons

Afin d'imiter le système olfactif humain, les chercheurs ont équipé NOS.E d'un total de 8 capteurs d'odeurs.

Le test officiel commence -

Injectez de l'air dans le flacon SPME contenant l'échantillon pour favoriser l'évacuation plus rapide des composés organiques volatils présents dans le vin vers le nez électronique.

Afin d'imiter le système olfactif humain, les chercheurs ont conçu huit capteurs de gaz pour le NOS.E.

Le nez électronique évalue chaque odeur détectée par les molécules puis saisit les données dans l'ordinateur : les données collectées sont normalisées et prétraitées par une modélisation non paramétrique basée sur un noyau.

Parmi eux, le processus de modélisation est réalisé sur MATLAB.

Afin de réduire l'impact du biais du capteur, la formule de normalisation suivante est adoptée :

où y(t) et ˆy(t) représentent respectivement la réponse du capteur avant et après normalisation.

Ensuite, le système NOS.E extrait 9 caractéristiques de la réponse du capteur de gaz : dont la dérivée première maximale de la réponse du capteur, la dérivée seconde minimale, la dérivée seconde maximale, l'intervalle de temps entre l'entrée et le pic de réponse, etc.

Après l'extraction des caractéristiques, classez les données : mélangez aléatoirement l'ensemble de données de chaque whisky, puis divisez-le 80 :20 pour créer un ensemble d'entraînement et un ensemble de test.

Pour l'ensemble de formation, utilisez la méthode de validation croisée décuplée (10-CV) pour le diviser en 10 sous-ensembles afin d'apprendre le modèle de classification du whisky : 9 sous-ensembles sont utilisés pour la formation et le 1 restant est utilisé pour la validation.

Utilisez la méthode discriminante linéaire (LD), la machine à vecteurs de support (SVM) et la méthode discriminante de sous-espace (SUBD)* pour entraîner les classificateurs et générer un ensemble de classificateurs de composants pour créer un nouveau classificateur combiné.

Les résultats finaux de l'analyse sont envoyés au terminal par le nouveau classificateur et présentés à l'utilisateur.

Afin de réduire les erreurs accidentelles, les chercheurs ont mené plusieurs expériences sur chaque échantillon de whisky et, après avoir testé chaque échantillon 10 fois, l'ont remplacé par un nouveau whisky du même type pour réduire l'impact de la volatilisation de l'alcool sur l'expérience. .

Les chercheurs ont testé un total de 396 fois avant et après.

NOS.E est performant pour juger de l'origine et du style du whisky

Afin de tester l'exactitude des données collectées et traitées par NOS.E, les chercheurs ont également utilisé la chromatographie en phase gazeuse bidimensionnelle la plus avancée -spectrométrie de masse en vol (GC×GC -ToFMS) un échantillon de whisky a été analysé comme contrôle.

Ils ont testé les résultats du test NOS.E en 3 dimensions.

Le premier aspect est : si chaque échantillon de whisky peut être séparé les uns des autres. Le taux d'exactitude des résultats des tests sur place de NOS.E est le suivant :

Le deuxième aspect est le suivant : en jugeant l'origine de divers échantillons de whisky, le taux d'exactitude le plus élevé des résultats des tests de NOS.E atteint 100 %.

Le troisième aspect est le suivant : à en juger par le style de divers échantillons de whisky, la précision des résultats du test NOS.E est d'environ 82 % à 94 %.

À propos de l'auteur

Wentian Zhang, le premier auteur du document de recherche, enseigne à la première université médicale du Shandong et à l'université de technologie de Sydney, en Australie, ses principaux domaines de recherche sont les calculs d'ingénierie de contrôle et les calculs médicaux ; .

Taoping Liu de l'Université des sciences et technologies électroniques de Xi'an a également participé au développement de NOS.E. Il a obtenu un doctorat de l'Université de technologie de Sydney, en Australie. Ses principaux domaines de recherche sont les calculs d'ingénierie de contrôle et les calculs médicaux. .

Selon un rapport de l'Université de technologie de Sydney, en plus d'identifier le whisky, NOS.E pourrait également être utilisé pour détecter le brandy et le parfum à l'avenir.

Si cette recherche peut être promue et appliquée, elle pourrait également être utilisée pour davantage de boissons alcoolisées dans un avenir proche. Les consommateurs n'ont qu'à utiliser un petit produit électronique pour déterminer facilement la catégorie et l'authenticité d'un vin.

Eh bien, d'ici là, les buveurs chinois ne devraient plus avoir à se soucier d'acheter de faux Moutai~ (tête de chien manuelle)

Adresse papier : https://ieeexplore.ieee.org/document/9701291

Lien de référence : [1 ]https://www.smithsonianmag.com/smart-news/a-new-electronic-nose-may-help-sniff-out-counterfeit-whiskey-180979931/

[2]https://en. org/wiki/Gas_chromatography

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