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白酒AI大模型解决方案

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-06-27

浏览量:

LiquorStudio®酒博士® 感官组学与风味指纹图谱解决方案,通过构建专属的白酒组分特征图谱,结合高维光谱快速检测与白酒大数据机器学习算法,将白酒香型的独特香气与复杂口感进行量化解析,为轮次基酒、调味酒及成品酒全生产周期建立精准的 "数字身份档案"。该方案不仅能够捕捉白酒风味物质组成特征,也可通过标准化数据模型实现生产过程中的质量溯源与一致性控制,为白酒质量管控提供科学、精准的数字化解决方案。
 
行业AI解决方案

白酒AI大模型解决方案

基于风味组学指纹图谱与AI机器学习的白酒行业数智化LiquorStudio®酒博士®解决方案

LiquorStudio®酒博士® 感官组学与风味指纹图谱解决方案,通过构建专属的白酒组分特征图谱,结合高维光谱快速检测与白酒大数据机器学习算法,将白酒香型的独特香气与复杂口感进行量化解析,为轮次基酒、调味酒及成品酒全生产周期建立精准的 "数字身份档案"。该方案不仅能够捕捉白酒风味物质组成特征,也可通过标准化数据模型实现生产过程中的质量溯源与一致性控制,为白酒质量管控提供科学、精准的数字化解决方案。
  • 技术创新性:融合计量学与光谱快检,突破检测瓶颈
  • 成果独特性:构建风味指纹图谱,实现白酒品质数字表达
  • 行业价值性:贯穿全流程管控,升级品质标准体系

解决方案简介

针对白酒行业在生产与检测环节中存在的真实性难以鉴别、年份虚标、产地溯源困难等难题, 推出了由色谱-光谱快检平台、化学计量学指纹图谱与AI建模系统,以及白酒配方-工艺-年份大模型组成的LiquorStudio®酒博士®白酒质量数智化解决方案。AI机器学习大数据技术的引入,有效克服了传统感官品评的主观性以及难于标准化等问题,填补了长期以来困扰白酒行业的“风味客观化” 评价与自动化、智能化品质判别技术的空白,有助于推动白酒行业的数智化与高质量发展。

白酒AI大模型解决方案

  • 白酒真实性指纹鉴别
  • 年份白酒鉴别
  • 原粮品种及产地溯源
  • 成品酒一致性评价
  • 白酒基酒分等分级
  • 白酒数字化勾调
  • 白酒原辅料快检

应用领域

1. 白酒数字化勾调

LiquorStudio®白酒数智化解决方案可根据不同轮次基酒计算生成综合基酒的理想配比,通过预设的风味感官评分与挥发性化合物指纹图谱,通过定量分析与大数据人工智能建模,实现科学、高效的基酒自动化辅助勾调。

2. 白酒真实性鉴别

LiquorStudio®白酒数智化解决方案基于酒体内在品质剖析及独特指纹特征识别,为每一款白酒生成独一无二的真实性数字 ID。该数字 ID 具备不可仿冒、不可篡改的特性,极大地提升了白酒品质监管效率,有力维护了品牌形象与消费者权益。

3. 白酒产地溯源

LiquorStudio®白酒数智化解决方案通过对指纹图谱进行分析,能够精准实现对白酒产地的溯源判断,同时对不同产地白酒间的细微差异进行全面且深入的剖析,为白酒品质把控、风味优化等提供有力的数据支撑。

 

4. 白酒分等分级

LiquorStudio®白酒数智化解决方案融合化学计量学与机器学习模式识别算法,能够精准剖析白酒的各项特征指标,依据科学的评判体系,为白酒划分出合理且精准的等级,助力白酒企业优化生产流程、提升产品质量管控水平。

5. 感官风味组学评价

LiquorStudio®所推出的白酒行业数智化解决方案通过建立白酒在香气、口感,以及内在组分之间的感官评价和品质预测模型,开展关键成分与感官风味之间的互作机制的研究,实现白酒的鉴别与溯源。该方法能够提高评价的客观性和一致性。


人工智能赋能来凤姜品质鉴别

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-31

浏览量:

科迈恩与农业农村部食物与营养发展研究所合作,围绕来凤姜与其他姜营养成分如姜辣素、姜黄素、黄酮、多糖、以及硒、锌等微量元素、挥发油等的不同,利用ModelLab Matman AI建模平台开展建模分析,进行来凤姜的道地性品质分等分级体系构建。不仅实现了对来凤姜的道地性差异的科学量化,还为农产品品质评价体系提供可复用的技术框架,助力实现"优质优价"的产业升级目标。

微量元素组学结合 AI 模型解析复杂体系多维特征

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-04

浏览量:

基于ModelLab微量元素组学数据整合平台,融合IRMS/TIMS/LIBS/ICP-MS/AAS/AFS/XRF 等多模态元素分析技术,开发 "微量元素谱-生态数据-物质特性" 协同建模体系。该体系通过痕量元素定量分析、非靶向地球化学指纹图谱及AI驱动的机器学习模型,为跨领域物质基源鉴别与品质特征评价提供从元素分布一致性到环境特征溯源的全链条量化评估解决方案。

基源鉴别范式革新:AI 模型构建中药材质量标准智能判别体系

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-04

浏览量:

基于 ModelLab 系列软件构建的多模态数据建模平台,整合 LC-MS、GC-MS、NMR、红外、拉曼光谱等检测技术,通过靶向成分分析、非靶向指纹图谱相似度评价及 AI 驱动的机器学习模型,为中药材基源鉴别提供从成分一致性到整体质量控制的全流程量化评估体系。

道地性评价智能化转型:AI 模型赋能中药材质量标准生态重构

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-04

浏览量:

基于 ModelLab 多组学数据整合平台,融合 LC-MS/GC-MS/NMR/FTIR 等多模态分析技术,构建 "环境 - 成分 - 代谢" 三维模型,通过非靶向代谢组指纹图谱、同位素溯源及 AI 驱动的生态特征建模,实现中药材道地性生态特征量化评价与产地溯源。

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