Este trabajo nace de la necesidad de implementar nuevas metodologías que permitan cuantificar de forma objetiva y más precisa el consumo de vino, en relación con las herramientas más comunes basadas en las Encuestas de Frecuencia de Consumo de Alimentos (FFQ) que asignan 100 mL de forma fija para una copa/vaso de vino. El objetivo de este trabajo se ha centrado en el desarrollo de una herramienta digital de análisis de imagen, basada en inteligencia artificial que permita cuantificar la cantidad de vino tinto servido en una copa/vaso a partir de una simple fotografía tomada con un teléfono móvil. Para la construcción de la herramienta, se ha creado un banco de imágenes con 24.305 fotografías de estudio considerando una serie de variables que incluyen distintos tipos de copas/vasos y volúmenes de vino tinto, distintas condiciones de luz, fondo de fotografía, distancia del objeto y ángulo focal. A partir de este banco, se ha desarrollado un modelo basado en una red neuronal convolucional (CNN) de regresión que permite predecir el volumen de vino tinto a partir de una fotografía de la copa/vaso que contiene el vino. La aplicación del modelo ha demostrado un rendimiento satisfactorio con un error absoluto medio en la medida de volumen de vino inferior a 10 mL. A partir de este primer modelo, el siguiente paso es su optimización y validación incorporando al mismo fotografías que recojan situaciones reales de consumo de vino, en el contexto de la dieta y el estilo de vida de distintos grupos de la población. Esperamos que esta nueva herramienta basada en el análisis de imagen supondrá un soporte importante para la recogida de información sobre dieta y hábitos de consumo de vino mucho más objetiva que la recogida mediante encuestas. También esperamos aportar datos más precisos sobre los hábitos individuales de consumo de vino en España.

Trabajo presentado en el XV Congreso Nacional de Investigación Enológica, celebrado en Murcia (España), del 23 al 26 de mayo de 2022