Come si crea un nuovo modello di dati?
Per creare un modello, lavoriamo con tutti i dati che abbiamo a portata di mano. Essendo un liquido, il campione di vino è molto omogeneo e pertanto i componenti che vogliamo misurare saranno distribuiti in modo uniforme.
Lavorando con migliaia di campioni, abbiamo a disposizione uno spettro completo di dati e ogni spettro ha un valore di riferimento che utilizziamo in laboratorio. Misurare uno spettro è facile: basta premere un pulsante. I campioni vengono testati su uno strumento di riferimento in laboratorio, che utilizza i dati per creare il modello.
Il bello di lavorare in FOSS è che disponiamo già di tutti i dati sui campioni di vino di cui abbiamo bisogno, quindi non dobbiamo andare a raccoglierli, ma possiamo utilizzare i dati a portata di mano. Inseriamo i dati negli algoritmi per prevedere i nuovi campioni di vino che arrivano all'analizzatore. I nostri dati sono così ben strutturati e lineari che non abbiamo bisogno di metodi sofisticati per costruire i nostri modelli: è molto semplice per noi.
Quanti dati sono necessari perchè il modello sia affidabile e come si può avere un modello che funzioni per le diverse regioni vinicole del mondo?
Dedichiamo molto tempo a garantire di aver considerato quelli che consideriamo siano i componenti principali di un campione di vino. Nel nostro team ci sono produttori di vino con cui lavoriamo a stretto contatto per assicurarci di coprire tutte le basi, dai vini ad alto contenuto di zuccheri e alcol alle espressioni a basso contenuto di zuccheri e alcol, fornendoci tutte le combinazioni necessarie per la validazione. Dopo quasi 25 anni di raccolta dati, disponiamo di ciò di cui abbiamo bisogno per coprire tutto il mondo e ogni possibile tipo di campione di vino che può entrare in una delle nostre macchine.
Può spiegare il ruolo della luce infrarossa nel processo di analisi?
Quando analizziamo un campione di vino, osserviamo i modelli vibrazionali nei composti organici tramite la tecnologia a infrarossi. Possiamo misurare oltre 20 componenti chiave in un campione di vino, dal livello di alcol e zucchero all'acido tartarico: tutto dipende da ciò che gli infrarossi riescono a vedere all'interno del campione. In generale, i nostri strumenti sono in grado di rilevare qualsiasi variabile superiore a 50 ppm. Possiedono una sorgente che emette luce infrarossa che passa attraverso un componente nel cuore dello strumento chiamato cuvetta. È un terzo dello spessore di un foglio di carta: deve essere incredibilmente sottile affinché la luce possa attraversarla. Quando lo fa, viene modulata e riceviamo un segnale.
Le diverse caratteristiche del campione impediscono a una parte della luce di attraversarlo, per cui dall'altra parte esce meno luce. Il sensore crea uno spettro a infrarossi in base alla quantità di luce emessa. Lo strumento è programmato per riconoscere determinati spettri, come l'acido tartarico, per dare solo un esempio. Questo si presenterà come un modello particolare e da questo può derivare il livello di concentrazione. Più dati lo strumento può utilizzare per creare i modelli, più affidabili saranno i risultati e più variabili lo strumento potrà gestire.
Come viene utilizzata questa luce a infrarossi nel processo di modellazione?
Tutte le molecole organiche nel liquido hanno legami. Quando la luce attraversa il campione e se ha la giusta frequenza, il legame assorbirà l'energia e non sarà rilevato dall'altra parte.
Le nostre misurazioni sono una trasmissione, poiché inviamo la luce attraverso i campioni. Cerchiamo di capire cosa non passa dall'altra parte e come la luce viene assorbita dal campione di vino. In questo modo si ottiene l'impronta digitale del vino che contiene tutte le molecole presenti al suo interno, molte delle quali si sovrappongono tra loro. Se stiamo analizzando l'acido malico, ad esempio, possiamo costruire un modello che preveda l'acido malico e applicarlo allo spettro per ottenere un valore di acido malico. È un processo piuttosto semplice.
Quanto è unico questo concetto di modellazione dei dati?
Non siamo più unici nell'uso dell'idea di modellazione: il nostro valore risiede nel fatto che siamo stati i primi a farlo e ora disponiamo dei dati che abbiamo raccolto negli ultimi 25 anni. I dati coprono tutti i diversi vini del mondo provenienti da una varietà di stagioni di coltivazione e di annate, cosa che non è stata fatta prima su una scala così e che ci rende unici.
Gli analizzatori vengono aggiornati da un cloud di dati o i clienti devono acquistare un nuovo strumento se desiderano gli ultimi aggiornamenti?
Gli strumenti vengono sempre aggiornati da remoto da FOSS attraverso un cloud di dati, come un aggiornamento del software, mentre il telefono è in carica, quindi gli utenti non devono preoccuparsene. I nostri analizzatori FOSS sono abbastanza simili tra loro per natura, quindi se avete due analizzatori diversi, potete metterli in rete e applicare le regolazioni all'intera flotta attraverso il cloud.
Quali sono gli aspetti principali da considerare nella modellazione dei dati?
È importante sapere che un modello di dati non è mai una cosa fissa; è sempre possibile aggiornarlo e modificarlo. Il valore sta nei dati che vengono inseriti nel modello, non nel modello stesso.
Più dati si inseriscono in questi modelli, migliori e più affidabili sono i risultati che se ne ricavano. Spesso si dimentica questo aspetto e ci si limita a guardare il grafico di riferimento e le previsioni. Alcuni analizzatori di vino meno sofisticati possono sembrare buoni all'inizio, ma poiché non operano con lo stesso livello di dati fondamentali, se c'è un cambiamento di stagione o di condizioni che la macchina non riconosce, allora il modello non sarà in grado di gestire il campione.
