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L'IA di Moët Hennessy prevede i difetti del vino
Moët Hennessy, Analog Devices e UC Davis hanno sviluppato una macchina con sensori chimici e IA che riconosce i difetti del vino, partendo dall'ACF.
Il centro di ricerca di Moët Hennessy ha sviluppato una macchina con sensori chimici e un’intelligenza artificiale per il vino. La macchina è stata costruita insieme all’azienda americana Analog Devices, con la UC Davis, come spiega il comunicato di Analog Devices del 7 ottobre. Può individuare le firme precoci dei difetti prima che gli esperti li percepiscano. La notizia, riportata da Vitisphere e raccontata in un’intervista al Wall Street Journal, riguarda in primo luogo lo Champagne. Per chi importa e serve vino, il caso mostra come le grandi maison stiano spostando il controllo qualità dalla degustazione reattiva alla previsione. Nei primi test la macchina ha riconosciuto con una precisione del 99% i campioni a rischio di Arôme de Champignon Frais (ACF).
L’IA di Moët Hennessy che fiuta i difetti del vino prima degli esperti
La macchina è stata addestrata dal centro di ricerca di Moët Hennessy con sensori chimici e algoritmi sviluppati con Analog Devices. Il bersaglio iniziale è l’Arôme de Champignon Frais (ACF), un difetto i cui precursori glicosilati compaiono nell’uva prima ancora della vinificazione. Le équipe hanno sottoposto alla macchina moltitudini di campioni di mosto contenente i precursori e di vini alterati, fino a ottenere una precisione del 99%.
L’approccio è deliberatamente semplice. Come spiega Max Shulaker, responsabile della divisione Health Solutions di Analog Devices:
Piuttosto che chiedere alla macchina di analizzare quali sono i composti presenti, le chiediamo di dirci se il campione è buono o cattivo. Per molte applicazioni concrete, è la domanda più pertinente.
Milioni di euro persi con la vendemmia 2023
L’urgenza nasce da un episodio concreto. La comparsa dell’ACF nell’uva della vendemmia 2023 in Champagne può costare a Moët Hennessy milioni di euro di prodotto perso. Lo ha detto Manuel Reman, membro del comitato esecutivo responsabile della ricerca e sviluppo, in un’intervista al Wall Street Journal.
Dalla reazione all’anticipazione dei rischi qualitativi
Per Shulaker, la svolta sull’ACF «non costituisce che un punto di partenza». L’obiettivo dichiarato è aiutare i viticoltori a passare da una logica di reazione ai rischi qualitativi a una logica di anticipazione. La UC Davis partecipa alle ricerche lungo tre direzioni. La prima è il rilevamento precoce delle malattie della vite. La seconda è la valutazione della salute dei suoli. La terza è l’identificazione delle alterazioni legate al cambiamento climatico, come gli effetti dei fumi degli incendi. Il dato di contesto è pesante. I fumi degli incendi sono costati quasi 4 miliardi di dollari alla vitivinicoltura californiana nel 2020. Lo ricorda Ben Montpetit, direttore del dipartimento di Viticoltura ed Enologia dell’università.
Cosa garantisce davvero il test e cosa no
Va smontata una semplificazione diffusa. La macchina non analizza e non elenca i composti chimici presenti. Risponde a una domanda binaria: buona o cattiva. La sua precisione è misurata sull’ACF e sui campioni usati nell’addestramento. Non garantisce quindi una diagnosi analitica del difetto, né un verdetto trasferibile automaticamente ad altri difetti, ad altri vitigni o ad altre zone. La precisione del 99% vale per il perimetro testato, non per il vino in generale. E il giudizio resta uno strumento di screening che accompagna la degustazione, non la sostituisce.
Tempi di analisi ancora lunghi
Il limite operativo è concreto: l’analisi richiede circa due ore per campione. Un ritardo eccessivo persino per Krug, che deve trattarne 300, mentre Moët & Chandon deve processarne parecchie migliaia, sottolinea Reman. Analog Devices indica al Wall Street Journal che i suoi modelli diventano più efficienti man mano che vengono addestrati. Il collo di bottiglia è dichiarato provvisorio. Per un produttore medio, l’indicazione pratica resta quella di non attendersi tecnologie immediate, ma di vigilare sui precursori nell’uva, dove il difetto nasce.
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