Anwendung KI basierter Messsysteme zur Charakterisierung der Rohstoffe im Weinbau
Forschungsprojekt "SmartGrape"
Rohstoffvielfalt im Weinbau
Die Qualität von Weintrauben unterliegt, wie jedes andere landwirtschaftliche Erzeugnis auch, einer großen Schwankungsbreite. Viele äußere Faktoren wie Klima, Bodenbeschaffenheit oder auch der Erntezeitpunkt haben einen bedeutenden Einfluss auf die Zusammensetzung von Weintrauben und damit auch auf den daraus gewonnenen Wein. Genau diese Vielfalt ist im Weinbau erwünscht, um ein breites Spektrum der unterschiedlichsten Weine mit vielfältigem Charakter anzubieten. Um die notwendige Rohstoffgüte für den gewünschten Wein zu erhalten, ist eine Charakterisierung der Weintrauben anhand ausgewählter Qualitätsparameter erforderlich. Diese Charakterisierung sollte in ihrer Anwendung einfach zu bedienen und zerstörungsfrei sein sowie gleichzeitig einen hohen Informationsgehalt liefern. Um diese Anforderungen zu erfüllen, eignet sich besonders die Infrarotspektroskopie. Das Verbundvorhaben SmartGrape hat sich zum Ziel gesetzt, ein kompaktes Messsystem zur schnellen und zerstörungsfreien Qualitätsbewertung von Weintrauben auf Basis der Infrarotspektroskopie im mittleren Infrarotbereich (MIR) zu entwickeln.
Anwendung KI basierter Messsysteme zur Charakterisierung der Rohstoffe im Weinbau
Fraunhofer-Institut für Verfahrenstechnik und Verpackung IVV
Rohstoffcharakterisierung mittels Infrarotspektroskopie
Die Infrarotspektroskopie ist ein optisches Verfahren, das mit Hilfe von Infrarotstrahlung zerstörungsfrei Informationen über die chemische Zusammensetzung einer Probe geben kann. Am weitesten verbreitet ist die Infrarotspektroskopie im nahen Infrarot (NIR) bei Wellenlängen zwischen etwa 780 und 2 500 nm. In diesem Projekt soll hingegen die Infrarotspektroskopie im mittleren Infrarot (MIR) bei Wellenlängen zwischen 2 500 und 50 000 nm für die Charakterisierung der Qualität von Weintrauben angewendet werden. Der Informationsgehalt im mittleren Infrarot ist deutlich größer gegenüber dem nahen Infrarot und kann daher genauere Informationen liefern.
Einsatz der KI in der Geräteentwicklung und im fertigen MIR-Messsystem
Mit den großen Informationsmengen aus der Infrarotspektroskopie sowie der begleitenden chemischen Analytik entstehen hochdimensionale Datensätze, die eine komplexe Auswertung benötigen. Hierfür wird im Projekt SmartGrape die künstliche Intelligenz angewendet, welche in der Lage ist, diese hochdimensionalen Datensätze zu erfassen und auszuwerten. Dabei berücksichtigt die künstliche Intelligenz nichtlineare Zusammenhänge und Interaktionseffekte im Datensatz, welche durch klassische mathematisch-statistischer Verfahren problematisch oder äußerst zeitaufwendig sind. Durch den Einsatz der künstlichen Intelligenz soll die Entwicklung eines synergetischen Messsystems ermöglicht werden, bei dem sich die Hardware an die Software und umgekehrt angepasst hat.
Digitalisierung des Weinbaus mittels MIR-Messsystem
Mit einem KI-basierten MIR-Messsystem wird den Produzenten im Weinbau oder Landwirtschaft allgemein, ein Werkzeug zur Digitalisierung bereitgestellt. Auf direktem Weg können die Rohstoffe in einem einzigen Vorgang gleichzeitig charakterisiert und digitalisiert werden - eine Möglichkeit, die klassische Methoden nicht bieten. Die Digitalisierung selbst wiederum ermöglicht die Anwendung neuer Verfahren und Maßnahmen, die in einem breiten Kontext einsetzbar sind. So können die Daten im Zuge des durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) entwickelten digitalen Ökosystems GAIA-X verwendet werden. Durch den Datenaustausch in einem digitalen Ökosystem kann der Informationsaustausch zwischen den verschiedenen beteiligten Stakeholdern der gesamten Wertschöpfungskette (z.B. Landwirten, Maschinenringe, Forschungseinrichtungen, etc.) gefördert werden. Daraus ergeben sich wiederum Möglichkeiten zur Prozessoptimierung um eine ressourcenschonende und effiziente Landwirtschaft zu betreiben, auch im Hinblick auf die neuen Herausforderungen die durch den Klimawandel bevorstehen. Beispiel sind die Erfassung von Qualitätsveränderungen über viele Erntejahre hinweg oder die Korrelation externer Einflussfaktoren (z.B. Klima, Bodenqualität) und deren Auswirkung auf die Zusammensetzung der Trauben und letztlich der Güte des Weins.
Darstellung des Verbundvorhabens
Fraunhofer koordiniert das Verbundvorhaben SmartGrape in engem Austausch mit den beteiligten Verbundpartnern IRPC Infrared-Process Control GmbH (Hamburg), LiquoSystems GmbH (Kirchheim am Neckar), QuoData GmbH (Dresden), Weincampus Neustadt (Neustadt an der Weinstraße). Innerhalb des Verbundes trägt das Fraunhofer IVV inhaltlich bei der Durchführung der Referenzanalysen, Versuchen an Modellsubstanzen und Identifizierung von Markersubstanzen für die Charakterisierung der Weintrauben bei.
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