"En ninguna parte alguien concedería que la ciencia y la poesía puedan estar unidas. Se olvidaron que la ciencia surgió de la poesía, y no tuvieron en cuenta que una oscilación del péndulo podría reunirlas beneficiosamente a las dos, a un nivel superior y para ventaja mutua"-Wolfgang Goethe-

viernes, 28 de septiembre de 2012

Vuelvo al hilo con un vinillo

No quiero convertir el blog en un lugar de queja hacia la política científica del país, ni en un lugar de discusión sobre lo que no me gusta del ámbito científico y la medida de la supuesta calidad. Si bien he hablado de eso y lo volveré a hacer cuando tercie, quiero volver a la divulgación de mi trabajo. Si es que a alguien le interesa...

De vinos creo que hablamos cuando expliqué la diferenciación de denominaciones de origen de vinos blancos mediante redes neuronales (1). Ese trabajo fue bonito y entretenido y la parte experimental la realice en Granada, junto a miembros de  uno de los grupos del Departamento de Química Analítica. Allí se me planteó el empleo de elementos metálicos para la diferenciación de las mismas denominaciones. Recordé los trabajos de Kowalski (2, 3, 4, 5), uno de los pioneros en la aplicación del reconocimiento de patrones a la diferenciación en base a la composición química de vinos, precisamente. El tema me interesaba, estudio de la composición metálica y el reconocimiento de patrones. Por cuestiones ajenas a mi voluntad, no puede empezar el estudio hasta finales de 2010 y, si bien ya resuelto lo envié a publicar en marzo de 2011, no ha sido aceptado hasta hace poco en la revista Food Chemistry y saldrá publicado en papel en diciembre. La versión on-line está disponible desde junio.

Se diferencian vinos blancos españoles de las D.O. Condado de Huelva, Rueda, Ribeiro y Penedés en base a su contenido en alumino, bario, boro, calcio, cobre, cromo, hierro, magnesio, manganeso, níquel, fósforo, potasio, silice, sodio, estroncio azufre y zinc. La determinación se lleva a cabo mediante espectroscopía de emisión atómica de plasma inducido acoplado, previa mineralización ácida de la muestra.


Plasma de un espectrómetro de emisión atómica de  ICP

Para todos los elementos, salvo para el cobre, se observan diferencias significativas entre al menos un par de  D. O. mediante el test no paramétrico de Kruskal-Wallis. Una vez se lleva a cabo un análisis de componentes principales se observan ciertos agrupamientos entre muestras.


PCA biplot

Se obtiene un modelo mediante LDA que separa perfectamente las cuatro denominaciones usando el contenido en cromo, manganeso, silicio, sodio y estroncio. Estas variables se extraen realizando un análisis por pasos eliminando en cada paso la variable menos discriminante hasta maximizar el cociente entre la varianza entre grupos y dentro de los grupos. Posiblemente un día deba de hablar de esta técnica.

Distribución de muestras en el plano de dos funciones discriminantes

Finalmente se aplica una técnica de reconocimiento de patrones denominada de Máquina de Vectores Soporte (SVM). Imaginemos dos grupos de muestras en un plano, se obtiene las fronteras entre ellos empleando las muestras más próximas a la clase contraria, es decir aquellas que se encuentran en los bordes de la clase por la zona más próxima a la otra clase. Con unas pocas muestras (denominadas vectores soporte) se construye pues una frontera lineal que separa ambas clases. La ventaja es que se pueden usar menos muestras que en el caso del LDA, pues las SVM aprenden de las muestras que se encuentran en los márgenes y no en todo el conjunto. Esta técnica también merece ser explicada a parte, pero puede resultarme algo difícil hacerlo de forma cualitativa. Recomiendo la lectura del tutorial de Brereton y LLoyd en The Analyst, una autentica maravilla.

En nuestro caso, la clasificación mediante SVM resulta igual de eficiente que el LDA.

Por tanto, el contenido metálico de los vinos, fuertemente relacionado con el tipo de suelo de cada área geográfica, la pluviosidad, prácticas de agricultura y retención del tipo de uva, nos permite diferenciar el origen del mismo. Este trabajo puede complementar al estudio de volátiles como herramienta de caracterización y clasificación de vinos españoles.




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