Moët Hennessy usa sensori e IA per individuare in anticipo l’aroma di fungo fresco

Moët Hennessy, Analog Devices e i ricercatori dell’Università della California, Davis, utilizzano sensori e apprendimento automatico per rilevare i primi segnali chimici dei difetti del vino. Secondo i partner, questo potrebbe consentire alle aziende vinicole di individuare i problemi di qualità prima e a costi inferiori rispetto a molti metodi di analisi convenzionali.

I dettagli diffusi martedì descrivono un sistema che analizza le impronte chimiche emesse dall’uva e dal vino e usa l’intelligenza artificiale per segnalare schemi associati a futuri rischi per la qualità. Il progetto si basa su ricerche precedenti avviate al Massachusetts Institute of Technology e ora applicate alla produzione vinicola grazie alla collaborazione tra il gruppo dei prodotti di lusso, il produttore di chip e l’università californiana.

Il primo obiettivo importante del progetto è un difetto noto come Fresh Mushroom Aroma, o FMA (aroma di fungo fresco), un odore indesiderato che può compromettere la qualità del vino e che può essere difficile da individuare prima che diventi evidente. Secondo i partner, i ricercatori del Robert-Jean de Vogüé Research Center di Moët Hennessy hanno raccolto una banca di campioni e dati correlati per addestrare modelli di apprendimento automatico a riconoscere gli schemi chimici associati a questo rischio.

Utilizzando la piattaforma di rilevamento e apprendimento automatico di Analog Devices, il sistema elabora un’ampia gamma di dati chimici, invece di cercare un singolo indicatore. La piattaforma individua poi i segnali più rilevanti e cerca correlazioni che potrebbero non emergere dalle analisi standard. Le aziende hanno affermato che questo approccio consente al modello di continuare ad apprendere da informazioni biologiche e chimiche complesse, anziché limitarsi a verificare condizioni predefinite.

Secondo le informazioni diffuse martedì, nello studio in corso la tecnologia ha individuato, in una fase precoce, campioni che presentavano un rischio elevato di sviluppare il Fresh Mushroom Aroma, prima che il difetto fosse normalmente rilevabile con i metodi tradizionali. Il risultato è importante perché spesso i difetti del vino sono più facili da gestire prima che si consolidino nel prodotto, quando le possibilità di correzione possono essere limitate o costose.

Manuel Reman, membro del comitato esecutivo di Moët Hennessy con responsabilità per la ricerca e lo sviluppo, ha dichiarato che il progetto potrebbe cambiare il modo in cui i produttori comprendono l’uva e il vino durante la produzione. Nei commenti diffusi insieme all’annuncio, ha affermato che la capacità di rilevare e interpretare il «linguaggio chimico» dell’uva e del vino potrebbe aiutare le aziende vinicole ad anticipare i rischi prima che diventino visibili e a rafforzare la resilienza nel tempo.

Il progetto si inserisce in una spinta più ampia a introdurre sistemi di rilevamento avanzati e intelligenza artificiale nella produzione di alimenti e bevande, dove la qualità può variare rapidamente per effetto dell’attività biologica, del clima, delle condizioni di conservazione e della fermentazione. Nel vino, questi cambiamenti possono iniziare in vigneto e proseguire durante la pigiatura, la fermentazione, l’affinamento e l’imbottigliamento. Individuare in una fase precoce impronte chimiche affidabili è da tempo una sfida, perché i composti coinvolti possono essere impercettibili e interagire in modi complessi.

I partner hanno affermato che il sistema è progettato per affrontare il problema combinando un’ampia base di campioni con strumenti di riconoscimento degli schemi in grado di esaminare molte variabili contemporaneamente. Invece di affidarsi soltanto a panel di assaggio o a successive e più lente conferme di laboratorio, una volta che il difetto ha iniziato a manifestarsi, i produttori potrebbero utilizzare rilevazioni anticipate per decidere se separare i lotti, modificare la gestione o monitorare più attentamente determinate partite.

Per il settore delle bevande, i potenziali vantaggi non si limitano al vino. Individuare prima i difetti olfattivi o l’instabilità potrebbe aiutare i produttori a ridurre gli sprechi, evitare che prodotti difettosi avanzino lungo la filiera e spostare il controllo della qualità dalla correzione nelle fasi finali alla prevenzione durante la produzione. In un settore in cui i margini possono risentire di lotti respinti, declassamenti del prodotto e rischi per il marchio, anche piccoli progressi nella capacità di segnalare i problemi in anticipo possono fare la differenza.

L’annuncio non indica date per il lancio commerciale né specifica quando il sistema potrebbe essere utilizzato su larga scala nelle attività di Moët Hennessy. Non rende noti neppure i dati sulle prestazioni, le dimensioni del set di dati di addestramento o l’eventuale sperimentazione dello stesso metodo su altri difetti del vino. I risultati riportati suggeriscono comunque che il rilevamento chimico abbinato all’apprendimento automatico stia passando dalla ricerca a un impiego più concreto nelle aziende vinicole.

UC Davis è da tempo un importante centro di ricerca sul vino e sulla viticoltura, e il suo ruolo nel progetto affianca un contributo accademico all’iniziativa del settore. Analog Devices mette a disposizione competenze in materia di sensori e trattamento del segnale, mentre Moët Hennessy contribuisce con conoscenze produttive e accesso ai dati sui campioni. La collaborazione mira a colmare una lacuna che ha limitato i precedenti tentativi di utilizzare strumenti digitali in enologia: disporre di un numero sufficiente di campioni reali, ben caratterizzati, per addestrare modelli in grado di funzionare nelle condizioni di produzione.

I partner hanno dichiarato che l’obiettivo più ampio non è soltanto individuare un singolo difetto, ma comprendere meglio l’attività biologica che si svolge nell’uva e nel vino durante le diverse fasi della produzione. Se l’approccio si dimostrerà affidabile, potrebbe offrire alle aziende vinicole un quadro più continuo dei rischi emergenti e aiutarle a intervenire prima che i problemi sensoriali diventino evidenti nel vino finito.