小編題注：
釀酒行業(yè)對于葡萄的質量有很高的的要求。根據(jù)小編調(diào)研，非侵入式的紅外光譜技術應用于葡萄質量監(jiān)測已行之有年，能夠定量分析一些指標成分例如花青素、酚類、天冬氨酸、谷氨酸等。一項由德國政府資助的項目創(chuàng)新結合了中紅外光譜分析技術和人工智能，將為葡萄栽培或其他農(nóng)業(yè)領域的生產(chǎn)者提供實用的數(shù)字化工具。
德國弗勞恩霍夫過程工程和包裝研究所（Fraunhofer Institute for Process Engineering and Packaging IVV）近期啟動了一個智能葡萄（SmartGrape）項目，結合使用紅外光譜分析和人工智能（AI）來確認葡萄質量和成熟度。
SmartGrape由德國聯(lián)邦農(nóng)業(yè)和食品辦公室（BLE）和德國聯(lián)邦食品和農(nóng)業(yè)部（BMEL）資助，并與IRPC Infrared-Process Control GmbH、LiquoSystems GmbH、QuoData GmbH和 Weincampus Neustadt等公司合作進行。
與所有農(nóng)產(chǎn)品一樣，葡萄的質量差異很大。許多外部因素，包括氣候、土壤條件和收獲時間，對葡萄的成分和葡萄酒的質量都有重大影響。正因為這些葡萄栽培中的多樣性，最終產(chǎn)生了具有不同特色的各種葡萄酒。為了確保葡萄酒的原材料質量，需要根據(jù)選定的質量參數(shù)對葡萄進行監(jiān)測。這個監(jiān)測方法應該在不損害葡萄的前提下易于實施，并盡可能對葡萄成分提供大量信息。紅外光譜正好滿足了這些要求。
紅外光譜分析技術是一種非侵入式的光學技術，該方法利用目標分子對紅外的吸收光譜來分析樣品中的成分。該研究所表示，這使得紅外光譜成為一種理想的媒介，可以用于認定是否當季葡萄符合釀造優(yōu)質葡萄酒的要求。SmartGrape聯(lián)合項目的目的是開發(fā)一種緊湊型測量系統(tǒng)，利用中紅外范圍的光譜分析達到快速、無損的葡萄質量檢測。相較于過去其他利用紅外光譜對葡萄質量的檢測工作，SmartGrape使用了中紅外波段（介于波長 2500 和 50,000 納米之間）來檢驗葡萄的質量，而不是近紅外波長（介于 780 和 2500 納米之間）。該研究所指出，“中紅外范圍內(nèi)的信息含量明顯高于近紅外，可以提供更完整、精確的信息?！?/span>
中紅外光譜分析技術生成的所有數(shù)據(jù)和伴隨的化學分析需要復雜的計算與評估。在SmartGrape項目中，AI被用來記錄和評估這些高維數(shù)據(jù)集。AI最大的好處是能夠考慮非線性相關性和交互效應，比使用傳統(tǒng)的數(shù)學和統(tǒng)計方法能夠節(jié)省大量的時間。同時，這樣的一個數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)可以允許多個用戶的訪問，透過一個友善的界面系統(tǒng)便可以助力葡萄栽培產(chǎn)業(yè)更大程度的數(shù)字化。
將數(shù)據(jù)數(shù)字化還可以將數(shù)據(jù)用于更廣泛的用途，SmartGrape所開發(fā)的系統(tǒng)提供的數(shù)字化平臺將使得一些新方法和措施成為可能。例如，數(shù)據(jù)可以在德國聯(lián)邦經(jīng)濟事務和能源部（BMWi）開發(fā)的數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)中使用，這有助于整個產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈上的信息共享，包含農(nóng)學家、農(nóng)業(yè)機械行業(yè)到研究機構。這反過來又為流程優(yōu)化創(chuàng)造了機會，以保護環(huán)境資源并確保農(nóng)業(yè)部門的效率，尤其是考慮到氣候變化帶來的新挑戰(zhàn)。舉例來說，研究人員可以根據(jù)多個收獲年份的葡萄質量變化記錄，探討外部影響因素（例如氣候、土壤質量）的相關性及對葡萄成分的影響、并最終導致葡萄酒的質量變化。
參考文獻
1. Arabella Mileham. “Smart grape: AI project to determine grape quality and ripeness could help in climate change battle”. The Drink Business, Aug. 2021. https://www.thedrinksbusiness.com/2021/08/smart-grape-ai-being-used-to-determine-grape-quality-and-ripeness-that-could-help-in-climate-change-battle/
2. “Application of AI based measurement systems for characterization of raw materials in viticulture”. https://www.ivv.fraunhofer.de/en/food/quality/smartgrape.html
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