Pubblicato il: 14 marzo 2020 alle 7:00 am

Australia: ecco come sta cambiando il vino grazie all’intelligenza artificiale Dai droni all'apprendimento automatico, le nuove tecnologie aiutano i produttori di vino a migliorare sia la quantità che la qualità

di Danilo Gervaso.

Melbourne, 14 Marzo 2020 – La vinificazione può evocare immagini bucoliche, di vigneti in maturazione e cantine in fermento, ma il romanticismo è solo un lato di questa grande industria che contribuisce ogni anno con oltre 40 miliardi di dollari all’economia australiana.

Gestire parassiti e malattie, produrre un raccolto coerente e utilizzare l’acqua in modo efficiente e intelligente sono solo alcune delle sfide che i produttori di vino australiani devono affrontare.

Come sottolinea il dott. Sigfredo Fuentes, fisiologo vegetale e agronomo dell’Università di Melbourne, in una nuova ricerca pubblicata sulla rivista Computers and Electronics in Agriculture, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico hanno il potenziale per cambiare il volto di questa secolare industria.

E abbiamo racchiuso in cinque punti i modi attraverso i quali la tecnologia sta aiutando i produttori australiani di vino.

Migliore gestione dell’irrigazione

I droni sono al centro di molte strategie agricole che lavorano per rendere le aziende più efficienti, e le cantine non fanno eccezione.

Le telecamere a infrarossi multispettrali e termiche montate sui droni possono rilevare i segni sulle viti stesse che indicano il loro stato di idratazione, scattando foto dettagliate mentre volano sopra i vigneti.

“Siamo in grado di captare segnali non visibili con normali telecamere che ci aiutano a determinare se le piante sono stressate o meno dall’acqua”, afferma il dott. Fuentes.

Il modello di apprendimento automatico per valutare lo stress è stato sviluppato utilizzando dieci indici di vegetazione come input ed è in grado di classificare le piante in tre livelli di stress (assente, moderato o grave) con una precisione dell’83%.

“Possiamo anche effettuare una valutazione pianta per pianta con normali telecamere in cui osserviamo l’area fogliare delle viti e la copertura del baldacchino per determinare la loro crescita e vigore”, spiega il dott. Fuentes.

Ciò consente agli enologi di utilizzare le loro preziose riserve di acqua e fertilizzanti in modo più efficiente.

Ma può anche fornire informazioni su quali parti del vigneto sono state colpite da malattie o parassiti, oltre a quali piante sono morte e devono essere sostituite.

“Tradizionalmente un consulente per una grande azienda vinicola può viaggiare su e giù alla ricerca di piante malate o mancanti – dice il dr Fuentes -. Questo richiede davvero molto tempo. Invece, possiamo esaminare un’area di 45 ettari in 15 minuti e avere i dati pronti il ​​giorno dopo”.

Classificazione dei vigneti

Può essere difficile distinguere alcune varietà di uva, ma gli algoritmi possono aiutare a chiarire eventuali dubbi su Merlot o Grenache, usando lo stesso tipo di immagini di foglie utilizzate per fornire informazioni sullo stress idrico e sullo stato dei fertilizzanti.

“Siamo in grado di scattare foto di foglie di vite e quindi esaminarle attraverso un algoritmo di apprendimento automatico che ci dice sia lo stress della cultivar che dell’acqua”, precisa Fuentes.

Il modello di apprendimento automatico utilizza 13 parametri morfo-colorimetrici (misurazioni di forma e colore) come input e prevede la cultivar con un’accuratezza molto elevata del 94% e lo stress idrico con un’accuratezza dell’88%.

“Questo algoritmo può anche far parte di un’applicazione per computer, che può essere scaricata su uno smartphone o un tablet PC”, sostiene Fuentes.

“Quindi gli utenti possono scoprire quale varietà di vite stanno osservando quando visitano qualsiasi vigneto”.

Valutazione della contaminazione dei fumi dopo un incendio boschivo

Le uve che sono state nelle immediate vicinanze di un incendio boschivo possono produrre vino “affumicato”, che ha, cioè, un gusto affumicato e sgradevole.

Ma sapere esattamente quali uve sono state contaminate è difficile: ad occhio nudo sembrano uguali a quelle non contaminate. L’unico modo per distinguerle è attraverso noiose e costose analisi di laboratorio, che possono essere proibitive per l’azienda agricola.

Ancora una volta usando i droni, il team del dott. Fuentes ha sviluppato un modo per utilizzare le immagini a infrarossi termici per misurare il modello di temperature delle viti. I termografi sono immagini in cui ogni pixel misura la temperatura anziché la luce.

“La contaminazione del fumo interrompe la temperatura delle viti, quindi la misurazione di questo schema termico e l’analisi attraverso modelli di apprendimento automatico ci consente di determinare quali piante sono state effettivamente colpite da un incendio boschivo”, spiega il dott. Fuentes.

“Al momento, il modo più comune per misurare la contaminazione da fumo è utilizzare ‘piante sentinella’ intorno al vigneto e testare i loro frutti in laboratorio, ma questo non è del tutto accurato poiché non considera la variabilità spaziale della contaminazione. Il nostro algoritmo può fornire una mappa accurata di quali aree del vigneto sono state colpite dal fumo di un incendio boschivo, così gli agricoltori possono prendere decisioni consapevoli quando raccolgono le loro uve per evitare la contaminazione”.

Raccogliere l’uva al tempo giusto

“I produttori di vino spesso decidono quando raccogliere le uve andando in campo e assaggiandole o analizzandole chimicamente per misurare i livelli di zucchero e l’acidità”, dice il dott. Fuentes.

“E sebbene possa essere romantico, non è un metodo obiettivo e non soddisfa le variazioni in tutto il campo”.

Un trucco per determinare se un’uva è pronta a diventare un vino di qualità è valutare il suo contenuto di zucchero, che verrà trasformato in alcool durante il processo di vinificazione. Tuttavia, è più importante valutare la produzione di aromi e sapori, che recenti ricerche mostrano essere correlato al modello di morte cellulare nell’uva.

“Per la vinificazione, hai bisogno che una percentuale della frutta sia morta – questo è ciò che produce i diversi aromi e sapori – chiarisce -. Ora conosciamo il livello di morte cellulare necessario per particolari vini”.

Il team del dott. Fuentes utilizza un dispositivo portatile che utilizza lunghezze d’onda a infrarossi per misurare il livello dell’uva e i modelli di morte cellulare, determinati nuovamente dagli algoritmi di apprendimento automatico.

“Quindi, i viticoltori possono vedere in tempo reale sul campo quali uve sono pronte per essere raccolte e quali no, il che significa che non devono più inviarle al laboratorio”.

Preventivo resa e qualità

Le informazioni sulla resa sono il santo graal in agricoltura per qualsiasi coltura, ma con così tante variabili da tenere in considerazione – gestione del tempo, dell’acqua e dei fertilizzanti, solo per citarne alcune – è notoriamente difficile prevedere in modo affidabile il rendimento di una coltura di anno in anno.

La stima della resa all’inizio della stagione è particolarmente importante per aiutare i viticoltori a pianificare la logistica, compresa l’allocazione di risorse, come acqua e fertilizzanti, quanti impiegati assumere per la stagione, quanti barili devono essere pronti e così via.

“Le piante sentinella sono il modo più comune per cercare di prevedere la resa annuale”, afferma il dott. Fuentes. “I coltivatori misurano fattori come la crescita dell’impianto, grappoli per pianta, bacche per grappolo e peso delle bacche e quindi estrapolarlo in tutto il campo. Ma questo ti dà solo il 60 o il 70 percento di precisione.

Il dott. Fuentes e il suo team stanno utilizzando i big data e l’apprendimento automatico per prevedere i rendimenti stagionali più rapidamente e con un’accuratezza attesa di circa l’80 – 90%, che è molto più elevata rispetto alle metodologie attuali.

“Prendiamo i dati storici dal vigneto specifico, che la maggior parte delle cantine hanno, come i dati del suolo, i dati di gestione, le informazioni meteorologiche e le rese effettive per stagione, quindi inseriamo i nostri modelli di apprendimento automatico per prevedere il rendimento della prossima stagione dalle prime fasi di crescita. Significa che i viticoltori possono pianificare questa stagione in modo molto più efficace”.

Quindi se dovesse capitarvi di visitare la regione meridionale dell’Australia, tenete d’occhio i droni che volano sui vigneti, stanno lavorando per mantenere il vostro vigneto preferito in perfetta forma.

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