Il test dello zolfo libero Sentia è migliore di prima

27 novembre 2023

Dopo il lancio nel 2021 con l'impegno di un miglioramento continuo, il team di Universal Biosensors (UBI) è recentemente tornato al punto di partenza per migliorare l'attuale test del biossido di zolfo libero.

La chimica delle strisce rimane la stessa e UBI utilizza ancora la stessa tecnologia brevettata che i nostri clienti hanno imparato ad amare in tutto il mondo. Cosa è cambiato, dunque? Grazie all'apprendimento automatico, gli scienziati di Sentia hanno implementato un metodo più sofisticato con cui lo strumento analizza ogni profilo di campione. Il nuovo algoritmo è stato addestrato utilizzando migliaia di punti dati per prevedere con maggiore precisione la concentrazione di zolfo libero in base al metodo di riferimento Thermo Gallery.

I risultati, basati su un nuovo set di dati dell'Australian Wine Research Institute (AWRI) (n=967), rappresentano un miglioramento significativo dell'accuratezza complessiva.

CriteriAlgoritmo originaleNuovo algoritmo AI
Errore standard (mg/L)3.92.9
Coefficiente di determinazione (r2)0.870.93
Nota: il nuovo algoritmo non aveva mai visto questi esatti campioni di vino prima di questo confronto.

Cosa sono gli algoritmi di apprendimento automatico e perché li usiamo?

Il nuovo metodo per lo zolfo libero utilizza ora l'apprendimento automatico, in cui un algoritmo viene addestrato su un ampio set di dati di campioni di vino di diverso tipo per accumulare una vasta gamma di dati di addestramento. L'algoritmo utilizza metodi di data mining per apprendere modelli nel set di dati di formazione che non sarebbero visibili a un algoritmo implementato nel metodo originale. Questi apprendimenti vengono applicati a vini mai visti prima per fornire previsioni più accurate del contenuto di anidride solforosa libera. UBI lavora con questo tipo di algoritmi dal 2020. Poiché gli algoritmi di apprendimento automatico sono in grado di identificare modelli e tendenze nei dati che potrebbero essere difficili da riconoscere per gli esseri umani, questa capacità può portare a previsioni e approfondimenti più accurati rispetto ai metodi più tradizionali di implementazione degli algoritmi.

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Michelle Young