L'odore delle fragole...e forse della cipolla
Perigueux è un comune nel Sud-Ovest della Francia, tra Limoges e Bordeaux. All’Istituto universitario di tecnologia di Perigueux sono state svolte delle analisi chimiche per cercare di determinare in modo oggettivo il gusto di alcuni campioni di fragole in modo da valutarne la loro qualità. Il risultato è stato sorprendente: sono riusciti persino a identificare il campo di provenienza (di coltivazione) delle fragole. Il parametro scelto come valutazione del gusto è stato l’odore. Per studiarne l’odore, i chimici hanno separato i vapori emessi dalla fragola tramite la cromatografia e ne hanno identificato i costituenti con lo spettrometro di massa: in questo modo sono state individuate le molecole odorose. E’ stato necessario poi confrontare i picchi dei diversi campioni a seconda della varietà, della data, del luogo di raccolta e così via. Lo studio era complesso poiché i picchi da confrontare erano più di 1600. Ciò era dovuto al fatto che i picchi scaturivano da 23 molecole principali responsabili dell’odore di fragola e 3 campioni circa per ognuna delle 17 varietà esaminate. I chimici perciò si rivolsero a specialisti di reti neurali.
Le reti neurali artificiali sono strumenti matematici che, cercando di simulare la struttura e il funzionamento del cervello con i suoi neuroni, svolgono un’analisi statistica di dati al fine di comprendere o progettare determinate funzioni di approssimazione, classificazione ed elaborazione dei dati stessi. In termini pratici le reti neurali artificiali sono strutture di dati statistici organizzate come strumenti di modellazione. Esse possono essere utilizzate per simulare relazioni complesse tra ingressi e uscite. Una rete neurale artificiale riceve segnali esterni su uno strato di nodi (unità di elaborazione omologhi dei neuroni) di ingresso, ciascuno dei quali è collegato con numerosi nodi interni, organizzati in più livelli. Ogni nodo elabora (secondo certe modalità) i segnali ricevuti e trasmette il risultato a nodi successivi. Alla fine si avranno valori in uscita che rappresentano la trasformazione dei dati in entrata. Esistono vari tipi di reti neurali e il gruppo di Perigueux ha scelto le “mappe autoorganizzanti”. Queste reti, utilizzate a scopo di classificazione, sono composte da uno strato di neuroni d’entrata, che classifica i dati, e da uno strato di neuroni d’uscita che visualizza i risultati. Nel nostro caso i dati erano vettori a 23 componenti (le intensità dei 23 composti scelti per descrivere l’odore delle fragole). L’algoritmo sfruttato nelle mappe autoorganizzanti trasmetteva questi dati ai neuroni d’uscita, e i vettori con le stesse caratteristiche risultavano vicini sella mappa risultante.
Si è iniziato, quindi, ad esplorare la variabilità annuale delle fragole, campionando e analizzando sette varietà coltivate negli anni 2000,2001 e 2002 nelle stesse condizioni. E’ apparsa una separazione netta tra i campioni, dimostrando l’importanza dell’anno di coltivazione. La mappa in uscita separava anche le varietà, ma la variabilità interannuale in una data varietà era superiore alle differenze tra varietà.
Si è proseguito considerando una stessa annata con sei varietà e tre zone differenti di coltivazione. Anche in questo caso le varietà risultavano tutte ben separate nella mappa in uscita. A risoluzione maggiore venivano separati i tre siti di coltivazione di ciascuna varietà: la variabilità secondo i siti di produzione è minore di quella relativa alle varietà, che quindi influenzano il sapore più del luogo di produzione.
Sono state studiate poi questioni di gusto come il congelamento. E’ stata riscontrata una chiara distinzione tra i campioni congelati e quelli freschi. Aumentando l’ingrandimento si distinguevano le varietà in ciascuna metà della mappa globale. Insomma qualunque variazione di un parametro che abbia attinenza con la coltivazione o il trattamento delle fragole produce una variazione del gusto e del sapore di queste. Sarà cosi anche per la cipolla? Probabilmente sì…ma vedremo
Fonti e bibliografia: