釀酒行業(yè)對(duì)于葡萄的質(zhì)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(shù)應(yīng)用于葡萄質(zhì)量監(jiān)測(cè)已行之有年，能夠定量分析一些指標(biāo)成分例如花青素、酚類、天冬氨酸、谷氨酸等。一項(xiàng)由德國(guó)政府資助的項(xiàng)目創(chuàng)新結(jié)合了中紅外光譜分析技術(shù)和人工智能，將為葡萄栽培或其他農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的生產(chǎn)者提供實(shí)用的數(shù)字化工具。

德國(guó)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(dòng)了一個(gè)智能葡萄（SmartGrape）項(xiàng)目，結(jié)合使用紅外光譜分析和人工智能（AI）來確認(rèn)葡萄質(zhì)量和成熟度。項(xiàng)目由德國(guó)聯(lián)邦農(nóng)業(yè)和食品辦公室（BLE）和德國(guó)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(jìn)行。

與所有農(nóng)產(chǎn)品一樣，葡萄的質(zhì)量差異很大。許多外部因素，包括氣候、土壤條件和收獲時(shí)間，對(duì)葡萄的成分和葡萄酒的質(zhì)量都有重大影響。正因?yàn)檫@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(zhì)量，需要根據(jù)選定的質(zhì)量參數(shù)對(duì)葡萄進(jìn)行監(jiān)測(cè)。這個(gè)監(jiān)測(cè)方法應(yīng)該在不損害葡萄的前提下易于實(shí)施，并盡可能對(duì)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(shù)是一種非侵入式的光學(xué)技術(shù)，該方法利用目標(biāo)分子對(duì)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(rèn)定是否當(dāng)季葡萄符合釀造優(yōu)質(zhì)葡萄酒的要求。SmartGrape聯(lián)合項(xiàng)目的目的是開發(fā)一種緊湊型測(cè)量系統(tǒng)，利用中紅外范圍的光譜分析達(dá)到快速、無損的葡萄質(zhì)量檢測(cè)。相較于過去其他利用紅外光譜對(duì)葡萄質(zhì)量的檢測(cè)工作，SmartGrape使用了中紅外波段（介于波長(zhǎng) 2500 和 50,000 納米之間）來檢驗(yàn)葡萄的質(zhì)量，而不是近紅外波長(zhǎng)（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。"

中紅外光譜分析技術(shù)生成的所有數(shù)據(jù)和伴隨的化學(xué)分析需要復(fù)雜的計(jì)算與評(píng)估。在SmartGrape項(xiàng)目中，AI被用來記錄和評(píng)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(guān)性和交互效應(yīng)，比使用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)方法能夠節(jié)省大量的時(shí)間。同時(shí)，這樣的一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)可以允許多個(gè)用戶的訪問，透過一個(gè)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(tái)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(guó)聯(lián)邦經(jīng)濟(jì)事務(wù)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(gè)產(chǎn)業(yè)鏈和價(jià)值鏈上的信息共享，包含農(nóng)學(xué)家、農(nóng)業(yè)機(jī)械行業(yè)到研究機(jī)構(gòu)。這反過來又為流程優(yōu)化創(chuàng)造了機(jī)會(huì)，以保護(hù)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(gè)收獲年份的葡萄質(zhì)量變化記錄，探討外部影響因素（例如氣候、土壤質(zhì)量）的相關(guān)性及對(duì)葡萄成分的影響、并最終導(dǎo)致葡萄酒的質(zhì)量變化。