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    Publicado el: 02/04/2019

La UAH usará matemáticas para estudiar la crianza del vino

La UAH usará matemáticas para estudiar la crianza del vino

Un equipo de investigación de la UAH, liderado por el profesor David Orden, formará parte del proyecto BESTAGEING, que coordina la bodega Pago de Carraovejas, con un presupuesto de 650.000 euros

Desde que un vino se elabora hasta que llega al paladar requiere de tiempo, de ‘mimo’ y de mucho, mucho análisis en distintas áreas. Este proyecto de la convocatoria europea EUREKA, titulado ‘Evolución aromática del vino tinto en tinas de madera. Oxigenación y condicionantes microbiológicos’, BESTAGEING, dedicará los próximos cuatro años a investigar y conocer más en profundidad cómo evoluciona el vino en las tinas de madera.

Se desarrollarán nuevas técnicas de mantenimiento e higienización de los depósitos y se harán estimaciones de su vida útil. Se profundizará en aspectos relacionados con la evolución aromática del vino durante la vinificación y el envejecimiento en tinas de madera, así como en el manejo del oxígeno y las implicaciones microbiológicas que condicionan el uso de estas barricas en los distintos momentos del proceso productivo.

Además, esta iniciativa de I+D pondrá en práctica nuevas metodologías de análisis microbiológico y sensorial. Y es en este apartado del análisis sensorial donde entrarán en juego las matemáticas, de la mano del profesor David Orden, de la UAH, que usará el método SensoGraph, desarrollado en esta Universidad. ‘Este método permite un posicionamiento sensorial más rápido y visual que los métodos tradicionales, con resultados comparables; hecho particularmente útil para el proyecto BESTAGEING, en el que utilizar métodos tradicionales de análisis sensorial resultaría complicado por el gran volumen de datos a manejar y el grado de especialización necesario. El uso de SensoGraph permitirá que gente con un conocimiento básico del producto, sin necesidad de un entrenamiento específico, pueda ir dando su opinión a lo largo del proceso, con resultados igualmente útiles, aunque no tan precisos’, señala David Orden. 

La alternativa requeriría formar en estadística a los responsables de la bodega y entrenar un panel de catadores durante un largo período de tiempo, con la dificultad añadida de que en las bodegas hay un ritmo de trabajo muy irregular, con periodos de una actividad muy intensa como la vendimia y otros de más baja actividad, como la crianza, según manifiesta el experto. 

Es la primera vez que el método SensoGraph se utiliza en una bodega, gracias al interés mostrado por el departamento de I+D de Pago de Carraovejas, aunque ya se ha utilizado en otras industrias alimentarias. Además de SensoGraph, el equipo de la UAH (integrado en el Grupo de Ingeniería de Servicios Telemáticos) va a investigar el uso de técnicas de inteligencia colectiva para decidir cuáles son los mejores vinos y desechar los peores, basándose en la opinión del grupo en su conjunto. ‘Se busca la mejor manera de envejecer los vinos, que depende de la tina, de la barrica y del vino. Necesitamos muchas pruebas, con muchas combinaciones de vino y barrica y necesitamos poder relacionar y descubrir las condiciones óptimas para la crianza del vino’, explica el profesor de la UAH.

El método SensoGraph en la bodega
Según el experto, ‘los catadores posicionarán vinos sobre un mantel, los más similares más cerca y los más diferentes más lejos. Utilizando geometría computacional y teoría de grafos, el método buscará las posiciones promedio que mejor recojan la opinión global del grupo de catadores. Además, proporcionará conexiones de mayor intensidad entre los vinos más similares y eso nos va a permitir tener una visión de cuál es la opinión del conjunto. Se trata de una forma sencilla y rápida de tener una impresión global sobre los vinos que catan los catadores’. 

Añade que los algoritmos de SensoGraph tienen una menor complejidad que los métodos estadísticos utilizados hasta ahora. ‘De hecho, estamos desarrollando la posibilidad de trabajar con miles o incluso millones de catadores (big data), en contraposición a los cien catadores que se están utilizando hasta el momento’.

Publicado el 11/12/2018
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