Gli algoritmi entrano nella vigna

L'intelligenza artificiale sta diventando una parte fondamentale del processo di vinificazione, dal vigneto alla vendita finale. Il settore sta affrontando nuove sfide, tra cui l'imprevedibilità del clima e l'insorgere di malattie. Secondo l'Organizzazione Internazionale della Vigna e del Vino (OIV), nel 2024 la produzione mondiale di vino scenderà a 225,8 milioni di ettolitri, con un calo del 4,8% rispetto al 2023. Anche la superficie totale dei vigneti si è ridotta a 7,1 milioni di ettari, con un calo dello 0,6% rispetto all'anno precedente. Questi cambiamenti rendono la previsione, l'ottimizzazione e l'automazione più preziose che mai per i produttori di vino.

La viticoltura di precisione è un settore in cui l'intelligenza artificiale sta facendo la differenza prima ancora che l'uva arrivi in cantina. L'OIV definisce la viticoltura di precisione come un approccio basato sui dati che utilizza la tecnologia per prendere decisioni specifiche sul sito e migliorare la produzione. Strumenti come sensori del suolo e meteorologici, immagini satellitari, droni, mappatura GPS e robotica sono ormai comuni nei vigneti. L'intelligenza artificiale aiuta a trasformare i dati di questi strumenti in consigli pratici, come ad esempio dove spruzzare i pesticidi o quanta acqua utilizzare.

Anche le pressioni commerciali spingono le aziende vinicole ad adottare soluzioni digitali in tutte le loro attività. Un'indagine condotta nel 2024 da ProWein e dall'Università di Geisenheim ha rilevato che, sebbene molte aziende vedano il valore dell'e-commerce e della gestione delle relazioni con i clienti, solo il 15% prevede di investire in nuovi strumenti di marketing digitale entro il 2025. La gestione dei dati rimane una sfida per molte aziende vinicole, che può rallentare l'adozione dell'IA.

La regolamentazione è un altro fattore che influenza l'uso dell'IA nel vino. Nell'Unione Europea, l'AI Act è entrato in vigore il 1° agosto 2024. Sebbene la maggior parte degli utilizzi dell'IA nei vigneti e nelle cantine non sia considerata ad alto rischio ai sensi di questa legge, le aziende devono comunque attenersi alle norme in materia di documentazione, trasparenza e governance dei dati.

Nel vigneto, l'adozione dell'IA si concentra sul monitoraggio delle condizioni e sull'esecuzione di interventi mirati. I vigneti moderni utilizzano un mix di sensori a terra, stazioni meteorologiche e telerilevamento da satelliti o droni dotati di telecamere avanzate. Una rassegna pubblicata su Horticulturae che copre la ricerca dal 1999 al 2022 evidenzia che queste tecnologie generano grandi quantità di dati che richiedono l'apprendimento automatico per essere interpretati. L'intelligenza artificiale è sempre più utilizzata per il rilevamento precoce di malattie come la peronospora. Ad esempio, l'imaging multispettrale basato su droni può individuare i cambiamenti nelle foglie della vite che segnalano l'infezione prima che si diffonda ampiamente.

I modelli di apprendimento profondo sono ora abbastanza veloci da consentire il rilevamento delle malattie in tempo reale sul campo. Uno studio ha riportato un modello in grado di identificare la peronospora con un'accuratezza di quasi il 90% a velocità adatte all'uso pratico nei vigneti. L'intelligenza artificiale viene utilizzata anche per valutare la resistenza della vite alle malattie per i programmi di selezione, con alcune reti neurali che raggiungono un'accuratezza superiore all'80%, molto più velocemente dei metodi manuali.

La previsione della resa è un'altra area in cui l'IA mostra chiari vantaggi. Previsioni accurate aiutano le aziende vinicole a pianificare il fabbisogno di manodopera, i tempi di raccolta e lo spazio nei serbatoi. Una ricerca pubblicata su Precision Agriculture ha dimostrato che i modelli di visione computerizzata sono in grado di prevedere le rese dell'uva fino a due mesi prima della vendemmia, con una grande accuratezza su diverse varietà di uva. Grazie ai progressi della tecnologia degli smartphone, anche i dispositivi a basso costo possono essere utilizzati per la stima della resa, combinando sensori di colore e profondità con algoritmi di apprendimento automatico.

Gruppi di ricerca australiani hanno riportato miglioramenti nella previsione della resa combinando telecamere a terra e LiDAR con immagini aeree, con un aumento dell'8% dell'accuratezza predittiva a livello di blocco per i vigneti in Australia e California.

La gestione dell'acqua è un'altra applicazione critica per l'IA, dato che le siccità sono sempre più frequenti e i costi dell'acqua aumentano. I modelli di apprendimento automatico sono ora in grado di prevedere lo stress idrico a livello delle singole viti utilizzando i dati relativi al terreno, alla conduttività del suolo e agli indici di salute delle piante raccolti da sensori o droni. Queste previsioni aiutano a guidare le strategie di irrigazione di precisione.

L'intelligenza artificiale supporta anche l'irrorazione mirata dei pesticidi, analizzando la struttura della chioma e il rischio di malattie per creare mappe di applicazione a portata variabile. Le prove sul campo hanno dimostrato che questi sistemi possono mantenere il controllo delle malattie riducendo l'uso di prodotti chimici e il consumo di acqua rispetto all'irrorazione tradizionale a tasso costante.

La robotica unisce l'intelligenza artificiale all'automazione fisica nel vigneto. Aziende come Vitibot stanno commercializzando veicoli elettrici autonomi progettati per i filari stretti dei vigneti utilizzando una navigazione GPS ad alta precisione. Questi robot affrontano la carenza di manodopera e migliorano la sicurezza gestendo compiti ripetitivi come l'irrorazione o la falciatura.

Con l'integrazione dell'IA nelle operazioni di vinificazione, il suo ruolo continua a espandersi oltre la produzione, fino alle vendite e al coinvolgimento dei consumatori. Tuttavia, permangono le sfide legate all'integrazione dei dati, alla conformità normativa e alle priorità di investimento in un panorama industriale frammentato. La continua evoluzione della tecnologia e delle normative determinerà la rapidità e l'ampiezza con cui l'IA trasformerà l'enologia nei prossimi anni.