巴利亚多利德大学的一个研究团队正借助人工智能，按照橡木的透氧量对酿酒用木材进行分选，力求让橡木桶陈酿过程更可预测、结果更稳定。
据Plataforma AKIS于10月30日（星期五）发布的信息，这项工作属于Tecnobarricas合作项目。项目汇集了该校ETSIIAA学院的UVaMOX研究团队、Cesefor基金会、Ramón Bilbao酒庄，以及其他与林业和葡萄酒酿造相关的机构。
项目聚焦橡木桶陈酿的一项关键变量：氧气透过木材的程度。这一指标称为氧气透过率（OTR），会影响葡萄酒在陈酿过程中的演变，并可能影响其最终品质。橡木桶是许多葡萄酒生产中的重要环节，但由于木材是结构不均匀的天然材料，不同酒桶的表现可能有所差异。
Tecnobarricas旨在通过制桶前对橡木桶板进行分类，解决这种差异问题。Cesefor基金会开发了一套利用机器视觉和人工智能分析木材的系统。装有摄像头的拱形设备会拍摄每块桶板的端面图像，算法则分析木材的解剖结构，预测其透氧表现。
根据项目介绍，系统可在数秒内将每块桶板归入高、中、低三个透氧等级之一。这为生产商提供了一种客观、可量化的木材评估方式，使其能在木材制成酒桶前进行判断，而不必主要依赖目测和制桶匠的经验。
UVaMOX负责检验基于人工智能的分类结果是否符合真实酒窖条件下的表现。该团队专长于葡萄酒酿造中的氧气管理与控制，研究人员将核实同一类别的酒桶在陈酿期间是否表现相近，并能否带来可重复的结果。
这项科学验证是项目的核心环节。如果分类系统被证明可靠，酒庄就能更清楚地了解某只酒桶会如何影响葡萄酒的长期演变。这也可能有助于减少桶与桶之间的差异；对于希望各批次保持一致陈酿风格的生产商而言，这一直是个难题。
项目已从研究阶段进入商业化试验。一批采用按OTR分选木材制成的48只酒桶已经生产完成，并分发给酒庄。这些酒桶正用于维德霍（Verdejo）、丹魄（Tempranillo）和歌海娜（Garnacha）葡萄酒的陈酿表现评估。
试验旨在更准确地展现受控供氧特征对葡萄酒感官演变的影响。研究人员将考察，采用分类相近的木材制成的酒桶所陈酿的葡萄酒，其发展是否比使用传统酒桶陈酿的葡萄酒更为一致。
对饮料行业而言，这项工作的潜在意义不止于制桶技术的进步。若能更可靠地根据预期氧气特征选择酒桶，酒庄就能加强对陈酿的控制，降低酒窖管理中的不确定性，并更有针对性地采购酒桶。对于制桶商来说，这也可能提供一种新工具，让他们能够依据经过测量的性能而非仅靠传统筛选方式来区分产品。
该项目也折射出一种更广泛的趋势：数据工具正被应用于那些常以手艺和传统为特色的行业。在这个案例中，人工智能并非要取代酒窖或作坊中的人工判断，而是为一个长期依赖观察、经验和反复试验的过程，增加一层可量化的信息。
据Plataforma AKIS介绍，这项工作对葡萄酒行业以外的领域也有意义。由于木材透氧同样会影响其他桶陈饮品，这种方法未来可能也适用于威士忌或白兰地等产品。能否拓展应用，取决于该系统在葡萄酒领域的表现，以及针对其他饮品的进一步验证；不同饮品的陈酿条件和品质目标并不相同。
该项目还涉及林业。合作方正尝试将橡木的物理结构与可测量的酿酒结果联系起来，从而提升森林资源的价值，并加强木材筛选、酒桶生产与饮品品质之间的联系。
对UVaMOX而言，这项工作是应用研究从实验室走向生产一线的一个范例。研究人员将运用其在葡萄酒酿造氧气控制方面的研究成果，检验数字分类系统能否助力实现更标准化的橡木桶陈酿流程，同时不改变橡木对最终葡萄酒风格的塑造作用。
这项48只酒桶试验的结果预计将决定这项技术能否在酒庄和制桶商中得到更广泛应用。如果人工智能系统划分的类别与酒桶在实际使用中的表现高度吻合，这种方法就可能为葡萄酒行业提供一种切实可行的手段，帮助管理陈酿过程中最难预测的环节之一。