Aplicación de sistemas de medición basados en la IA para la caracterización de las materias primas en la viticultura
Proyecto de investigación "SmartGrape
Diversidad de materias primas en la viticultura
La calidad de la uva, como la de cualquier otro producto agrícola, está sujeta a una amplia gama de variaciones. Muchos factores externos, como el clima, las condiciones del suelo o incluso el momento de la vendimia, influyen notablemente en la composición de las uvas y, por tanto, también en el vino que se produce con ellas. Es precisamente esta diversidad la que se busca en la viticultura para ofrecer un amplio espectro de los más variados vinos con un carácter diverso. Para obtener la calidad de la materia prima necesaria para el vino deseado, es necesaria una caracterización de las uvas en función de parámetros de calidad seleccionados. Esta caracterización debe ser fácil de usar y no destructiva en su aplicación y, al mismo tiempo, proporcionar un alto contenido de información. La espectroscopia infrarroja es especialmente adecuada para cumplir estos requisitos. El proyecto conjunto SmartGrape se ha propuesto desarrollar un sistema de medición compacto para la evaluación rápida y no destructiva de la calidad de la uva, basado en la espectroscopia infrarroja en el rango del infrarrojo medio (MIR).
Aplicación de sistemas de medición basados en la IA para la caracterización de las materias primas en la viticultura
Fraunhofer-Institut für Verfahrenstechnik und Verpackung IVV
Caracterización de las materias primas mediante espectroscopia de infrarrojos
La espectroscopia infrarroja es una técnica óptica que utiliza la radiación infrarroja para proporcionar información no destructiva sobre la composición química de una muestra. La espectroscopia infrarroja se utiliza sobre todo en el infrarrojo cercano (NIR), con longitudes de onda entre 780 y 2 500 nm aproximadamente. En este proyecto, sin embargo, se utilizará la espectroscopia infrarroja del infrarrojo medio (MIR) a longitudes de onda entre 2 500 y 50 000 nm para caracterizar la calidad de las uvas. El contenido de información en el infrarrojo medio es significativamente mayor que en el infrarrojo cercano y, por tanto, puede proporcionar información más precisa.
Utilización de la IA en el desarrollo de instrumentos y en el sistema de medición MIR acabado
Con las grandes cantidades de información de la espectroscopia de infrarrojos y el análisis químico que la acompaña, se crean conjuntos de datos de alta dimensión que requieren una evaluación compleja. Para ello se aplica la inteligencia artificial en el proyecto SmartGrape, que es capaz de registrar y evaluar estos conjuntos de datos de alta dimensión. La inteligencia artificial tiene en cuenta las correlaciones no lineales y los efectos de interacción en el conjunto de datos, que resultan problemáticos o requieren mucho tiempo con los métodos matemático-estadísticos clásicos. El uso de la inteligencia artificial debe permitir el desarrollo de un sistema de medición sinérgico en el que el hardware se adapte al software y viceversa.
Digitalización de la viticultura mediante un sistema de medición MIR
Con un sistema de medición MIR basado en la IA, los productores de la viticultura o de la agricultura en general disponen de una herramienta de digitalización. De forma directa, las materias primas pueden caracterizarse y digitalizarse simultáneamente en un solo proceso, una posibilidad que no ofrecen los métodos clásicos. La propia digitalización, a su vez, permite la aplicación de nuevos procesos y medidas que pueden utilizarse en un contexto amplio. Por ejemplo, los datos pueden utilizarse en el curso del ecosistema digital GAIA-X desarrollado por el Ministerio Federal de Economía y Energía (BMWi). El intercambio de datos en un ecosistema digital puede favorecer el intercambio de información entre las distintas partes implicadas a lo largo de toda la cadena de valor (por ejemplo, agricultores, agrupaciones de maquinaria, instituciones de investigación, etc.). Esto, a su vez, crea oportunidades para la optimización de los procesos con el fin de operar una agricultura que conserve los recursos y sea eficiente, también con respecto a los nuevos desafíos que plantea el cambio climático. Algunos ejemplos son el registro de los cambios de calidad a lo largo de muchos años de cosecha o la correlación de los factores externos que influyen (por ejemplo, el clima, la calidad del suelo) y su impacto en la composición de las uvas y, en última instancia, en la calidad del vino.
Presentación del proyecto conjunto
Fraunhofer coordina el proyecto conjunto SmartGrape en estrecha colaboración con los socios participantes IRPC Infrared-Process Control GmbH (Hamburgo), LiquoSystems GmbH (Kirchheim am Neckar), QuoData GmbH (Dresde) y Weincampus Neustadt (Neustadt an der Weinstraße). Dentro de la red, el Fraunhofer IVV contribuye al contenido de los análisis de referencia, a los experimentos con sustancias modelo y a la identificación de sustancias marcadoras para la caracterización de las uvas.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Alemán se puede encontrar aquí.
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