Riojas KI-Erntemodell erreichte in Weinbergen mit detaillierten Felddaten 96 % Genauigkeit

Künstliche Intelligenz hält Einzug in das Weinbergsmanagement in Rioja, wo der regionale Kontrollrat nach eigenen Angaben predictive Modelle entwickelt hat, um Ernteprognosen zu verbessern und das agronomische Wissen über nahezu 66.000 Hektar Rebfläche zu schärfen.

Pablo Franco, Generaldirektor des Consejo Regulador der DOCa Rioja, stellte den Fortschritt des Projekts während der ersten ABC Excellence-Konferenz vor, die von der Asociación de Bodegas por la Calidad organisiert wurde. Er sagte, die Initiative habe 2022 begonnen und diene nicht nur dazu, die Erntemenge vorherzusagen, sondern auch eine präzisere Bewirtschaftung der Appellation zu unterstützen und den Erzeugern schließlich bei Entscheidungen in ihren eigenen Weinbergen zu helfen.

Franco sagte, das Projekt stütze sich auf mehr als 25 Jahre agronomischer Informationen, die vom Kontrollrat gesammelt wurden, darunter phänologische Aufzeichnungen und Produktionsschätzungen. Bevor ein Algorithmus trainiert werden konnte, habe dieses Material gesammelt, digitalisiert und geordnet werden müssen, anschließend kombiniert mit topografischen Daten, Klimadaten, Satellitenbildern und Feldbeobachtungen.

Diese Vorarbeit sei eine der größten Herausforderungen gewesen. Franco sagte, das traditionelle Weinbergsregister in Rioja basiere auf alphanumerischen Referenzen, während Systeme der künstlichen Intelligenz für jede Parzelle eine exakte geografische Verortung benötigten. Er betonte zudem, dass die Datenqualität entscheidend für die Zuverlässigkeit des Modells sei. Falsche Informationen, insbesondere von nicht verifizierten Wetterstationen, könnten die Leistung des gesamten Systems beeinträchtigen, sagte er.

Das erste 2023 entwickelte Modell arbeitete mit rund 1.650 Eingangsvariablen. Dazu gehörten historische Aufzeichnungen, Klima- und topografische Daten, multispektrale Bilder sowie Beobachtungen aus der laufenden Vegetationsperiode. Der Kontrollrat trainierte 170 Prognosemodelle und wählte diejenigen aus, die die besten Ergebnisse lieferten.

Franco sagte, die erste Ergebnisrunde habe gezeigt, dass das System die Produktion mit hoher Genauigkeit schätzen könne, zugleich aber auch agronomische Variablen offenbart, die noch nicht erfasst worden seien. Daraus sei die Entwicklung von Zusatzmodellen entstanden, die Faktoren wie Begrünung, fehlende Rebstöcke, phenologische Stadien sowie Frost- und Hagelschäden identifizieren sollen.

Die Vegetationsperiode 2025 wurde zu einem wichtigen Test, weil der Druck durch Falschen Mehltau sehr hoch war. Franco sagte, der Algorithmus sei nicht speziell darauf trainiert worden, die Krankheit zu erkennen, habe aber dennoch einen deutlichen Rückgang des Produktionspotenzials festgestellt. Nach seiner Präsentation senkte das Modell die erwarteten Erträge um fast 2.000 Kilogramm pro Hektar, ohne dass Mehltau ausdrücklich in seine Analyse einprogrammiert worden war.

Anhand von mehr als 7.700 Feldbeobachtungen entwickelte der Kontrollrat anschließend ein spezifisches Modell, um diese Variable einzubeziehen und die Prognosen in von Krankheitsdruck geprägten Jahren zu verbessern.

Das System wird fortlaufend mit realen Felddaten abgeglichen. Franco sagte, dass es 2024 Genauigkeitswerte von über 91 % erreichte und in Parzellen mit detaillierten agronomischen Informationen auf 96 % stieg. Diese Ergebnisse zeigten, dass die Präzision deutlich zunimmt, wenn Erzeuger spezifischere Daten zu ihren Weinbergen bereitstellen, sagte er.

Das Projekt wird weiter ausgebaut. Zu den nächsten Schritten gehören die weitere Digitalisierung des Weinbergsregisters von Rioja, neue Modelle zur Schätzung der Weinbergsfruchtbarkeit und zur Erkennung aufgegebener Parzellen sowie ein Portal, über das Erzeuger agronomische Informationen zu ihren Flächen abrufen und neue Daten in das System einspeisen können.

Für Rioja, eine der wichtigsten Weinregionen Spaniens, spiegelt die Initiative einen breiteren Vorstoß wider, digitale Werkzeuge in der Landwirtschaft zu nutzen und zugleich lang etablierte Weinberge zu schützen. Franco sagte, das langfristige Ziel sei es, das Weinbauerbe Riojas besser zu verstehen und zu bewirtschaften, mit besonderem Augenmerk auf alte und hundertjährige Reben, die für die Identität der Region zentral seien.