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SmartGrape:紅外光譜+人工智能,監(jiān)測釀酒用葡萄質(zhì)量

更新日期:2021-09-09      點(diǎn)擊次數(shù):2305

釀酒行業(yè)對于葡萄的質(zhì)量有很高的的要求。根據(jù)小編調(diào)研,非侵入式的紅外光譜技術(shù)應(yīng)用于葡萄質(zhì)量監(jiān)測已行之有年,能夠定量分析一些指標(biāo)成分例如花青素、酚類、天冬氨酸、谷氨酸等。一項(xiàng)由德國政府資助的項(xiàng)目創(chuàng)新結(jié)合了中紅外光譜分析技術(shù)和人工智能,將為葡萄栽培或其他農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的生產(chǎn)者提供實(shí)用的數(shù)字化工具。

德國弗勞恩霍夫過程工程和包裝研究所(Fraunhofer Institute for Process Engineering and Packaging IVV)近期啟動了一個(gè)智能葡萄(SmartGrape)項(xiàng)目,結(jié)合使用紅外光譜分析和人工智能(AI)來確認(rèn)葡萄質(zhì)量和成熟度。項(xiàng)目由德國聯(lián)邦農(nóng)業(yè)和食品辦公室(BLE)和德國聯(lián)邦食品和農(nóng)業(yè)部(BMEL)資助,并與IRPC Infrared-Process Control GmbH、LiquoSystems GmbH、QuoData GmbH和 Weincampus Neustadt等公司合作進(jìn)行。


與所有農(nóng)產(chǎn)品一樣,葡萄的質(zhì)量差異很大。許多外部因素,包括氣候、土壤條件和收獲時(shí)間,對葡萄的成分和葡萄酒的質(zhì)量都有重大影響。正因?yàn)檫@些葡萄栽培中的多樣性,最終產(chǎn)生了具有不同特色的各種葡萄酒。為了確保葡萄酒的原材料質(zhì)量,需要根據(jù)選定的質(zhì)量參數(shù)對葡萄進(jìn)行監(jiān)測。這個(gè)監(jiān)測方法應(yīng)該在不損害葡萄的前提下易于實(shí)施,并盡可能對葡萄成分提供大量信息。紅外光譜正好滿足了這些要求。


紅外光譜分析技術(shù)是一種非侵入式的光學(xué)技術(shù),該方法利用目標(biāo)分子對紅外的吸收光譜來分析樣品中的成分。該研究所表示,這使得紅外光譜成為一種理想的媒介,可以用于認(rèn)定是否當(dāng)季葡萄符合釀造優(yōu)質(zhì)葡萄酒的要求。SmartGrape聯(lián)合項(xiàng)目的目的是開發(fā)一種緊湊型測量系統(tǒng),利用中紅外范圍的光譜分析達(dá)到快速、無損的葡萄質(zhì)量檢測。相較于過去其他利用紅外光譜對葡萄質(zhì)量的檢測工作,SmartGrape使用了中紅外波段(介于波長 2500 和 50,000 納米之間)來檢驗(yàn)葡萄的質(zhì)量,而不是近紅外波長(介于 780 和 2500 納米之間)。該研究所指出,“中紅外范圍內(nèi)的信息含量明顯高于近紅外,可以提供更完整、精確的信息。"


中紅外光譜分析技術(shù)生成的所有數(shù)據(jù)和伴隨的化學(xué)分析需要復(fù)雜的計(jì)算與評估。在SmartGrape項(xiàng)目中,AI被用來記錄和評估這些高維數(shù)據(jù)集。AI最大的好處是能夠考慮非線性相關(guān)性和交互效應(yīng),比使用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)方法能夠節(jié)省大量的時(shí)間。同時(shí),這樣的一個(gè)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)可以允許多個(gè)用戶的訪問,透過一個(gè)友善的界面系統(tǒng)便可以助力葡萄栽培產(chǎn)業(yè)更大程度的數(shù)字化。


將數(shù)據(jù)數(shù)字化還可以將數(shù)據(jù)用于更廣泛的用途,SmartGrape所開發(fā)的系統(tǒng)提供的數(shù)字化平臺將使得一些新方法和措施成為可能。例如,數(shù)據(jù)可以在德國聯(lián)邦經(jīng)濟(jì)事務(wù)和能源部(BMWi)開發(fā)的數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)中使用,這有助于整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈和價(jià)值鏈上的信息共享,包含農(nóng)學(xué)家、農(nóng)業(yè)機(jī)械行業(yè)到研究機(jī)構(gòu)。這反過來又為流程優(yōu)化創(chuàng)造了機(jī)會,以保護(hù)環(huán)境資源并確保農(nóng)業(yè)部門的效率,尤其是考慮到氣候變化帶來的新挑戰(zhàn)。舉例來說,研究人員可以根據(jù)多個(gè)收獲年份的葡萄質(zhì)量變化記錄,探討外部影響因素(例如氣候、土壤質(zhì)量)的相關(guān)性及對葡萄成分的影響、并最終導(dǎo)致葡萄酒的質(zhì)量變化。



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