Automatisierte Diskriminierung von Weinen

Auf einen Blick

Projektleiter/in: Prof. Dr. Thomas Ott

Projektteam: Prof. Dr. Urs Mürset, Dr. Robert Rohrkemper

Projektbeginn: 01.12.2010

Kurzdarstellung

Pilotstudie:
Es ist absehbar, dass sich die Anforderungen an die Klassifikation und Abgrenzung von Weinen (z.B. nach ihrer regionalen Herkunft) in den nächsten Jahren verschärfen werden, da sich die Gesetzgebung offenbar entsprechend entwickelt. Sensorik-Panels erfüllen diesen Anspruch nicht unbedingt befriedigend, und ihre Resultate werden oft angezweifelt. Wir suchen nach einer objektiveren Methode. Die Anwendung multivariabler Clusteringalgorithmen und Classifier, die am IAS entwickelt wurden (Isingtron, vgl. Transfer 2/2009), auf IR-Spektren erscheint uns als erfolgversprechende Methode. Dies muss jedoch noch nachgewiesen werden.
Am Zentrum für Getränke- und Aromaforschung wird gegenwärtig ein neues FT/IR-Gerät in Betrieb genommen. Damit soll ein geeigneter Satz IR-Spektren von geeignet ausgewählten Weinen gemessen werden, mit denen anschliessend das Potential verschiedener Diskriminanzverfahren (state-of-the-art Methoden der Statistik und des Machine Learning) ausgelotet werden soll.