{"id":174258,"date":"2023-07-03T13:38:04","date_gmt":"2023-07-03T20:38:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cetys.mx\/noticias\/?p=174258"},"modified":"2023-07-03T13:38:04","modified_gmt":"2023-07-03T20:38:04","slug":"analizan-la-calidad-de-vinos-tintos-y-blancos-con-algoritmos-de-aprendizaje-automatico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cetys.mx\/noticias\/analizan-la-calidad-de-vinos-tintos-y-blancos-con-algoritmos-de-aprendizaje-automatico\/","title":{"rendered":"Analizan la calidad de vinos tintos y blancos con algoritmos de Aprendizaje Autom\u00e1tico"},"content":{"rendered":"

El Dr. Josu\u00e9 Aar\u00f3n L\u00f3pez Leyva,<\/strong> Profesor e Investigador de la Escuela de Ingenier\u00eda de CETYS Universidad Campus Internacional Ensenada, hizo un an\u00e1lisis de la calidad de vinos tintos y blancos considerando algunos par\u00e1metros fisicoqu\u00edmicos por medio de Machine Learning<\/em>, es decir, Aprendizaje Autom\u00e1tico.<\/strong><\/p>\n

Machine Learning<\/em> es una forma de la Inteligencia Artificial que permite a un sistema computacional aprender de los datos recolectados en lugar de aprender mediante una programaci\u00f3n expl\u00edcita relacionado con un problema, y as\u00ed, coadyuvar a la toma de decisiones.<\/p>\n

De acuerdo con el Dr. Josu\u00e9 L\u00f3pez, el proyecto tiene el objetivo de analizar m\u00e1s de 10 par\u00e1metros fisicoqu\u00edmicos de una cantidad de muestras de vinos tintos y blancos y relacionar cada par\u00e1metro fisicoqu\u00edmico y tipo de vino con la calidad de \u00e9ste, la cual es determinada por un an\u00e1lisis sensorial. El an\u00e1lisis sensorial del vino consiste en su descripci\u00f3n considerando las propiedades organol\u00e9pticas que caracterizan a cada tipo de vino.<\/p>\n

Entre algunos de los resultados cuantitativos del proyecto, se tiene que, tanto para los vinos tintos y blancos, los dos par\u00e1metros fisicoqu\u00edmicos que se relacionan m\u00e1s con la calidad del vino son el porcentaje de alcohol y la cantidad de \u00e1cidos vol\u00e1tiles o \u00e1cidos en estado gaseoso; mientras que, otros par\u00e1metros fisicoqu\u00edmicos son m\u00e1s relevantes en los vinos tintos que en los blancos y viceversa, tal es el caso del \u00e1cido c\u00edtrico, densidad, entre otros.<\/p>\n

Adem\u00e1s, el proyecto permiti\u00f3 determinar que, considerando los par\u00e1metros fisicoqu\u00edmicos analizados y diversos algoritmos de Machine Learning<\/em>, solamente es posible determinar la calidad de los vinos analizados con una exactitud aproximada del 70 %.<\/p>\n

\"\"

Dr. Josu\u00e9 L\u00f3pez<\/p><\/div>\n

\u201cLo anterior puede tener varias implicaciones. Primeramente, el cliente final que consume el vino es, hipot\u00e9ticamente responsable del 30 % de la exactitud restante para poder clasificar correctamente la calidad del vino. En otras palabras, cada degustador del vino asigna un nivel de calidad al mismo basado en aspectos subjetivos, tales como el color del vino, ligereza, consistencia, efervescencia, intensidad, complejidad, grado de alcohol, acidez, etc., aspectos relacionados con la inspecci\u00f3n visual, examen olfativo y prueba gustativa del vino. En segundo lugar, es posible que se necesite considerar m\u00e1s par\u00e1metros fisicoqu\u00edmicos y\/o incrementar la cantidad de muestras de vinos tintos y blancos en todos los niveles de calidad, es decir, que las muestras no se enfoquen de manera involuntaria en vinos de calidad media. En nuestro caso, el 78.5 % de las muestras de ambos tipos de vino fueron clasificadas por los degustadores como de calidad media, lo cual puede generar un sesgo en el an\u00e1lisis de los vinos de calidad baja y alta\u201d, comparti\u00f3 el investigador.<\/p><\/blockquote>\n

Asimismo, el Dr. Josu\u00e9 L\u00f3pez destac\u00f3 que, usando diversos algoritmos de Machine Learning<\/em>, se determin\u00f3 que los vinos tintos y blancos de calidad media son los que presentan mayor exactitud (73 %) en la determinaci\u00f3n de la calidad del vino en base a sus par\u00e1metros fisicoqu\u00edmicos. Mientras que los vinos de calidad baja y alta calidad tienen mucha menor exactitud en la predicci\u00f3n de la calidad, 10 % y 17 %, respectivamente. Aun con ello, los resultados del Machine Learning<\/em> pueden permitir realizar un monitoreo de los par\u00e1metros fisicoqu\u00edmicos con el objetivo de controlar la calidad final del vino, sin olvidar el importante rol de los clientes y degustadores en la decisi\u00f3n final de la calidad del vino, es decir, la calidad del vino es una decisi\u00f3n compleja.<\/p>\n

Finalmente, el profesor e investigador de CETYS Universidad dijo que son inmensas las contribuciones de la aplicaci\u00f3n de Machine Learning<\/em> en las diferentes etapas del proceso de producci\u00f3n del vino, tanto en el \u00e1mbito de las ciencias formales y f\u00e1cticas. Por lo tanto, \u201ces importante procurar la investigaci\u00f3n aplicada de Machine Learning<\/em> es los aspectos administrativos, ingenieriles, sociales y ambientales relacionados con la industria vin\u00edcola. Adem\u00e1s, por medio de este proyecto se pudiera comparar la calidad y par\u00e1metros fisicoqu\u00edmicos de los vinos de diversas regiones nacionales e internacionales, condiciones clim\u00e1ticas y varietales\u201d, concluy\u00f3 el Dr. Josu\u00e9 L\u00f3pez.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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