Algorithmen betreten den Weinberg

Künstliche Intelligenz wird zu einem wichtigen Bestandteil des Weinherstellungsprozesses, vom Weinberg bis zum Endverkauf. Die Branche steht vor neuen Herausforderungen, darunter unvorhersehbares Wetter und Krankheitsausbrüche. Nach Angaben der Internationalen Organisation für Rebe und Wein (OIV) wird die weltweite Weinproduktion im Jahr 2024 auf 225,8 Millionen Hektoliter sinken, was einem Rückgang von 4,8 % gegenüber 2023 entspricht. Auch die Gesamtrebfläche schrumpfte auf 7,1 Millionen Hektar, das sind 0,6 % weniger als im Vorjahr. Diese Veränderungen machen Vorhersage, Optimierung und Automatisierung für Weinproduzenten wertvoller denn je.

Der Präzisionsweinbau ist ein Bereich, in dem KI einen Unterschied macht, bevor die Trauben überhaupt das Weingut erreichen. Die OIV definiert Präzisionsweinbau als einen datengesteuerten Ansatz, der Technologien für standortspezifische Entscheidungen zur Verbesserung der Produktion einsetzt. Hilfsmittel wie Boden- und Wettersensoren, Satellitenbilder, Drohnen, GPS-Kartierung und Robotik sind heute in Weinbergen weit verbreitet. KI hilft dabei, die Daten aus diesen Instrumenten in praktische Ratschläge umzuwandeln, z. B. wo Pestizide gespritzt werden sollen oder wie viel Wasser verwendet werden soll.

Auch der kommerzielle Druck drängt Weingüter dazu, digitale Lösungen in ihren Betrieben einzuführen. Eine Umfrage von ProWein und der Hochschule Geisenheim aus dem Jahr 2024 ergab, dass zwar viele Unternehmen den Wert von E-Commerce und Kundenbeziehungsmanagement erkennen, aber nur 15 % planen, bis 2025 in neue digitale Marketinginstrumente zu investieren. Das Datenmanagement bleibt für viele Weingüter eine Herausforderung, was die Einführung von KI verlangsamen kann.

Die Regulierung ist ein weiterer Faktor, der den Einsatz von KI im Weinsektor beeinflusst. In der Europäischen Union trat das KI-Gesetz am 1. August 2024 in Kraft. Auch wenn die meisten Anwendungen von KI im Weinberg und in der Kellerei nach diesem Gesetz nicht als risikoreich gelten, müssen die Unternehmen dennoch Regeln zur Dokumentation, Transparenz und Datenverwaltung einhalten.

Im Weinberg konzentriert sich der Einsatz von KI auf die Überwachung der Bedingungen und die Durchführung gezielter Eingriffe. Moderne Weinberge nutzen eine Mischung aus Bodensensoren, Wetterstationen und Fernerkundung durch Satelliten oder Drohnen, die mit modernen Kameras ausgestattet sind. Ein in der Zeitschrift Horticulturae veröffentlichter Überblick über die Forschung von 1999 bis 2022 zeigt, dass diese Technologien große Datenmengen erzeugen, deren Interpretation maschinelles Lernen erfordert. KI wird zunehmend zur Früherkennung von Krankheiten wie dem Falschen Mehltau eingesetzt. Drohnengestützte multispektrale Bildgebung kann beispielsweise Veränderungen an den Blättern von Weinreben erkennen, die auf eine Infektion hindeuten, bevor sie sich weit ausbreitet.

Deep-Learning-Modelle sind inzwischen schnell genug, um Krankheiten im Feld in Echtzeit zu erkennen. In einer Studie wurde ein Modell vorgestellt, das den Falschen Mehltau mit einer Genauigkeit von fast 90 % und in einer Geschwindigkeit erkennen kann, die für den praktischen Einsatz im Weinberg geeignet ist. KI wird auch eingesetzt, um die Krankheitsresistenz von Reben für Züchtungsprogramme zu bewerten, wobei einige neuronale Netzwerke eine Genauigkeit von über 80 % erreichen - viel schneller als manuelle Methoden.

Ertragsvorhersagen sind ein weiterer Bereich, in dem KI klare Vorteile bietet. Genaue Prognosen helfen Weingütern bei der Planung des Arbeitsbedarfs, des Erntezeitpunkts und des Tankraums. In der Fachzeitschrift Precision Agriculture veröffentlichte Forschungsergebnisse zeigen, dass Computer-Vision-Modelle die Traubenerträge bis zu zwei Monate vor der Ernte mit hoher Genauigkeit für mehrere Rebsorten vorhersagen können. Fortschritte in der Smartphone-Technologie bedeuten, dass selbst kostengünstige Geräte für die Ertragsschätzung verwendet werden können, indem Farb- und Tiefensensoren mit Algorithmen des maschinellen Lernens kombiniert werden.

Australische Forschungsgruppen haben über Verbesserungen bei der Ertragsvorhersage durch die Kombination von bodennahen Kameras und LiDAR mit Luftbildern berichtet, was zu einer Steigerung der Vorhersagegenauigkeit auf Blockebene für Weinberge in Australien und Kalifornien um 8 % führte.

Wassermanagement ist eine weitere wichtige Anwendung für KI, da Dürreperioden immer häufiger auftreten und die Wasserkosten steigen. Modelle des maschinellen Lernens können jetzt Wasserstress auf der Ebene einzelner Rebstöcke vorhersagen, indem sie Daten über das Gelände, die Leitfähigkeit des Bodens und Indizes zur Pflanzengesundheit nutzen, die von Sensoren oder Drohnen erfasst werden. Diese Vorhersagen helfen dabei, präzise Bewässerungsstrategien zu entwickeln.

Die künstliche Intelligenz unterstützt auch das gezielte Sprühen von Pestiziden, indem sie die Struktur der Baumkronen und das Krankheitsrisiko analysiert, um Karten mit variabler Dosierung zu erstellen. Feldversuche haben gezeigt, dass diese Systeme die Krankheitskontrolle aufrechterhalten und gleichzeitig den Einsatz von Chemikalien und den Wasserverbrauch im Vergleich zu herkömmlichen Sprühverfahren mit konstanter Aufwandmenge reduzieren können.

Die Robotik verbindet KI mit physischer Automatisierung im Weinberg. Unternehmen wie Vitibot bringen autonome Elektrofahrzeuge auf den Markt, die mit Hilfe hochpräziser GPS-Navigation für schmale Weinbergsreihen entwickelt wurden. Diese Roboter beheben den Arbeitskräftemangel und verbessern die Sicherheit, indem sie sich wiederholende Aufgaben wie das Sprühen oder Mähen übernehmen.

Mit der zunehmenden Integration von KI in den Weinbau erweitert sich ihre Rolle über die Produktion hinaus auf den Vertrieb und die Kundenansprache. Die Herausforderungen liegen jedoch weiterhin in der Datenintegration, der Einhaltung von Vorschriften und den Investitionsprioritäten innerhalb einer fragmentierten Branchenlandschaft. Die fortlaufende Entwicklung sowohl der Technologie als auch der Regulierung wird bestimmen, wie schnell - und in welchem Umfang - KI die Weinherstellung in den kommenden Jahren verändern wird.