venerdì 01 Marzo 2024
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Hypertaste: ecco lo strumento d’analisi sensoriale del caffè e del vino

Lo strumento viene addestrato con diversi campioni di liquidi, da cui ne ricava le impronte digitali, che vengono confrontate tra di loro in modo da cercare similarità e differenze e individuare un pattern di riferimento, anche dal punto di vista sensoriale

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Hypertaste è un dispositivo capace di rilevare l’impronta digitale chimica dei liquidi, con una sorta di lingua dotata di sensori elettronici in grado di rilevarne la composizione. È uno strumento ampliamente utilizzato per il vino e il caffè, in grado di capire, ad esempio, quale tipo di vitigno è più adatto ad essere impiantato su un certo terreno sottoposto ad esame. Tra i principali utilizzi c’è il controllo dell’autenticità del prodotto. Leggiamo di seguito parte dell’articolo pubblicato sul portale di Tiscali e riportato da askanews.

Hypertaste: il futuro dell’apprendimento digitale

MILANO – Hypertaste viene addestrato con diversi campioni di liquidi, da cui ne ricava le impronte digitali, che vengono confrontate tra di loro in modo da cercare similarità e differenze e individuare un pattern di riferimento, anche dal punto di vista sensoriale. E’ un lavoro che prevede una sorta di apprendimento digitale e che è giù stato applicato, ad esempio, per studi sul caffè e sul gin.

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Hypertaste è in grado anche di capire quale tipo di vitigno è più adatto ad essere impiantato su un certo terreno sottoposto ad esame.

Tra i principali utilizzi c’è però il controllo dell’autenticità del prodotto. Gianmarco Gabrieli, ricercatore d Ibm research di Zurigo: “Quindi verificare la provenienza di un determinato liquido, di una bevanda o nel caso dei vini della regione di provenienza, questa è una delle principali applicazioni. Ma anche prevedere l’accettazione da parte del consumatore di una bevanda”.

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Gianmarco Gabrieli continua: “Una nuova formulazione di una bevanda che può essere un caffè, un vino o un succo, può essere accettata da un consumatore? Noi mappiamo il responso dei nostri sensori su dati da consumatori e in questo modo possiamo prevedere per una nuova miscela di caffè, per esempio, la possibilità del consumatore di apprezzare questa nuova tipologia”.

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