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Seminario virtual sobre Clasificación geográfica de productos de la vid argentinos

La actividad estuvo a cargo de la becaria Pos-Doctoral del CONICET la Dra. Brenda Canizo y se centró en el uso de  algoritmos de Machine Learning.


En el marco de un nuevo ciclo de seminarios virtuales del IQUIBA – NEA, el viernes 1 de octubre se realizó una presentación sobre “Clasificación geográfica de productos de la vid argentinos mediante algoritmos de Machine Learning”. La actividad estuvo a cargo de la becaria Pos-Doctoral del CONICET la Dra. Brenda Canizo, quien se desempeña en el Instituto de Biología Agrícola de Mendoza (IBAM) de la Universidad Nacional de Cuyo (UNCuyo) - CONICET

En la apertura del seminario, la becaria invitada brindó una introducción sobre el tema y explicó que la argentina es uno de los principales productores y exportadores de vinos de alta calidad. La identificación del origen geográfico de uvas para vinificación es de gran interés, ya que está directamente relacionada con la procedencia del vino y con las prácticas vinícolas que pertenecen a una región específica. La combinación de técnicas estadísticas multivariantes con análisis multielemental es una herramienta prometedora para identificar el origen geográfico. Las diferencias de concentración en los elementos químicos se consideran como una "huella dactilar" que, desde el punto de vista quimiométrico, es útil para desarrollar modelos matemáticos conducentes a evaluar la trazabilidad.