Moët Hennessy aplica sensores e inteligencia artificial para detectar antes defectos de calidad en el vino
La tecnología reconoce patrones químicos asociados al aroma a seta fresca antes que los controles habituales
miércoles 28 de octubre de 2026
Moët Hennessy, Analog Devices y la Universidad de California en Davis anunciaron este martes, 27 de octubre, una colaboración para aplicar sensores e inteligencia artificial al control de calidad del vino. El objetivo es reconocer firmas químicas en uvas y vinos y anticipar riesgos de calidad con más rapidez y a un precio menor que los métodos convencionales, según informan las tres entidades.
El trabajo se apoya en una tecnología nacida a partir de investigaciones iniciales del Instituto Tecnológico de Massachusetts, MIT por sus siglas en inglés. En esta fase, el primer resultado se ha centrado en uno de los problemas más complejos para la industria del vino: el llamado Fresh Mushroom Aroma, o FMA, un defecto asociado a un aroma a seta fresca.
Los investigadores del centro Robert-Jean de Vogüé de Moët Hennessy han reunido una biblioteca de muestras y datos vinculados a ese riesgo de calidad. Ese material ha servido para entrenar algoritmos de aprendizaje automático capaces de reconocer los patrones químicos asociados al FMA. La empresa no detalla cuántas muestras se han utilizado ni el grado de precisión alcanzado, pero sí afirma que el sistema ya ha logrado identificar, en una fase temprana, muestras con un riesgo elevado de desarrollar ese defecto.
Ese punto es relevante porque, de acuerdo con las compañías implicadas, la detección se produce antes de que el problema pueda apreciarse con los procedimientos habituales. En la práctica, eso permitiría intervenir antes durante la elaboración, revisar lotes con más antelación y cambiar la forma de vigilar la calidad a lo largo del proceso de vinificación.
La plataforma desarrollada por Analog Devices analiza un espectro amplio de información química y utiliza inteligencia artificial para separar las señales con más valor predictivo. La idea, explican los participantes, no es limitarse a buscar un conjunto cerrado de condiciones, sino aprender de datos químicos complejos para reconocer patrones que podrían pasar desapercibidos con otros sistemas de control.
Manuel Reman, miembro del comité ejecutivo de Moët Hennessy y responsable de I+D, afirmó que este avance abre “un nuevo capítulo” para la viticultura y la elaboración de vino. En sus palabras, la tecnología permite detectar e interpretar con rapidez el “lenguaje químico” de las uvas y del vino para anticipar riesgos de calidad antes de que sean visibles, con la intención de producir vinos de mayor nivel y reforzar la capacidad de adaptación del sector.
La colaboración también tiene una lectura industrial más amplia. En las bodegas, una detección más temprana de desviaciones químicas puede ayudar a reducir mermas y a desplazar el control de calidad desde la corrección del defecto cuando ya aparece hacia la prevención durante la elaboración. Ese posible cambio interesa no solo al vino, sino al conjunto de las bebidas fermentadas, donde pequeñas alteraciones en aroma y composición pueden traducirse en pérdidas de producto y en una menor regularidad entre lotes.
La Universidad de California en Davis participa en un proyecto que une investigación académica, instrumentación y producción. El paso dado con el FMA sirve como primera prueba de uso de una herramienta que, si mantiene sus resultados en entornos de producción, podría ampliarse a otros riesgos de calidad ligados a la actividad biológica y a la evolución química del vino.