Na região de Bordeaux, no sudoeste da França, inúmeras propriedades vinícolas transformam uvas delicadas em misturas ousadas de vinho tinto. Algumas garrafas são vendidas por milhares de dólares cada. Castelos de prestígio orgulham-se do solo, do microclima e dos métodos tradicionais que tornam o seu próprio vinho superior, uma mistura inescrutável conhecida como terroir.
“É um daqueles termos que a indústria do vinho gosta de manter um pouco misterioso, parte da magia do vinho”, disse Alex Pouget, neurocientista computacional da Universidade de Genebra.
O Dr. Pouget está tentando aplicar precisão química a esse je ne sais quoi. Em um estudar publicado terça-feira na revista Communications Chemistry, ele e seus colegas descreveram um modelo de computador que poderia identificar qual propriedade de Bordeaux produziu um vinho com base apenas em sua composição química. O modelo também previu o ano em que o vinho foi produzido, conhecido como colheita, com cerca de 50% de precisão.
Embora os conhecedores de vinho muitas vezes afirmem ser capazes de distinguir entre vinhos das melhores propriedades, eles raramente fazem testes cegos de degustação, disse ele. “As pessoas fazem essas afirmações há décadas, mas nunca tivemos uma medição objetiva que mostrasse que isso era verdade”, disse ele.
Pouget cresceu em Paris, em uma família que só bebia Bordeaux (“Você finge que a Borgonha não existe”, disse ele). Quando era um jovem neurocientista, no final da década de 1980, estudou o cérebro com aprendizagem automática, um tipo de inteligência artificial que identifica padrões em grandes conjuntos de dados. Ele acreditava que esses métodos poderiam ser úteis para a indústria do vinho, mas demorou 30 anos para testar a ideia.
Ele se uniu a Stéphanie Marchand do Instituto de Ciências da Vinha e do Vinho de Bordeaux, que criou um banco de dados de 80 vinhos de diversas safras de sete castelos. O banco de dados continha as assinaturas químicas de cada vinho obtidas por cromatografia gasosa, um método antigo e barato para decompor substâncias em seus componentes moleculares.
Os pesquisadores treinaram um algoritmo para buscar padrões comuns nas impressões químicas dos vinhos. Eles ficaram chocados com os resultados: o modelo agrupou os vinhos em grupos distintos que correspondiam à sua localização geográfica na região de Bordéus. Isto mostrou que as particularidades de cada propriedade influenciaram drasticamente a química dos vinhos ali produzidos, tal como os enólogos afirmam há séculos.
As quintas autorizaram os investigadores a estudar os seus vinhos, desde que não fossem nomeados. Dr. Pouget disse que todos os vinhos faziam parte da famosa Classificação de Bordéus de 1855ranking instituído por Napoleão III para promover os melhores vinhos de Bordéus.
O Dr. Pouget ficou surpreso com o fato de os produtores de vinho não quererem revelar seus nomes, pois as descobertas do estudo reforçaram a noção de que seus vinhos eram especiais. “Tenho evidências científicas de que faz sentido cobrar das pessoas por isso porque elas estão produzindo algo único”, disse ele, rindo.
Pesquisadores independentes disseram que o estudo fazia parte de uma onda de pesquisas recentes que usaram aprendizado de máquina para decifrar o terroir. “Este é o caminho que o campo está tomando e precisa seguir para dar sentido à abundância de dados”, disse David Jeffery, especialista em química do vinho na Universidade de Adelaide, na Austrália.
Por exemplo, ele usou aprendizado de máquina para classificar vinhos Shiraz do Vale Barossa, na Austrália.
A abordagem, disse Jeffery, “não é apenas sobre o que torna quimicamente um excelente vinho”. Os modelos também poderiam ajudar os produtores a ajustar as suas práticas de cultivo e vinificação para preservar o caráter do seu produto em anos de clima inesperado. “Isso é especialmente importante diante de um clima em mudança”, disse ele.
Outra aplicação destes modelos, dizem os especialistas, é erradicar fraude, o que é bastante comum entre vinhos caros. Os produtores ajustaram suas garrafas, rótulos e rolhas para torná-los mais difíceis de copiar.
“Se houver dúvida sobre a origem de um vinho, analisar um vinho proveniente da propriedade como referência provavelmente permitiria saber se o vinho é falso ou não”, disse Cornelis van Leeuwen, chefe do departamento de viticultura e enologia. na Bordeaux Sciences Agro.
A abordagem provavelmente funcionaria para qualquer região vinícola, desde que o modelo tenha sido treinado em uma grande variedade de vinhos de diferentes produtores e safras, disse o Dr. van Leeuwen, que não esteve envolvido no novo estudo. Uma questão em aberto, porém, é se o modelo manteria a sua precisão depois de alguns anos, disse ele.
Pouget, que possui uma grande coleção de vinhos, espera repetir o estudo usando alguns de seus tipos favoritos da região de Châteauneuf-du-Pape, no sudeste da França.
Mas entre os melhores vinhos, disse ele, a idade é provavelmente mais importante do que a proveniência.
“Eu só bebo vinho velho”, disse ele. “Acho que beber coisas quando têm menos de 15 anos é um pouco criminoso.”
