Насим Момтази Бачински и ее отец Мо Момтази, которые управляют винодельней Maysara в Орегоне, обсуждают свое иранское наследие, поддержку потенциальных политических изменений в Иране при администрации Трампа и надежду на свободу для народа Ирана.
Ученые создали оснащенный ИИ «детектор зрелости винограда», призванный сделать производство вина более эффективным — сочетая использование технологий с опытом виноделия в стремлении получить лучшее вино для потребителей.
Новый портативный ручной датчик предоставляет мгновенные и точные данные о том, готов ли виноград к сбору, заявляют ученые из Великобритании.
Учитывая, что сбор винограда крайне чувствителен ко времени, исследователи из Лондонского университета королевы Марии (QMUL) изобрели портативный оптический датчик, который использует передовые технологии машинного обучения, чтобы предоставлять виноделам мгновенную информацию о зрелости их винограда, сообщило новостное агентство SWNS.
Устройство устраняет необходимость ручного отбора проб и медленного разрушающего тестирования, заявили исследователи.
Сюэчунь Ван, доктор философии, постдокторант в QMUL, специализируется на применении алгоритмов машинного обучения для создания интеллектуальных датчиков.
«Наша технология использует оптические датчики для обнаружения того, как виноград поглощает и отражает различные длины световых волн», — сказала Ван.
Ученые разработали оснащенный ИИ детектор зрелости винограда, призванный сделать производство вина более эффективным. Сообщается, что новый портативный ручной датчик предоставляет мгновенные данные о том, готов ли виноград к сбору. (SWNS)
«По мере созревания винограда его химический состав меняется — что изменяет его оптический отклик», — сказала она.
«Анализируя эти спектральные patterns с помощью алгоритмов ИИ, мы можем оценивать зрелость винограда прямо на лозе, не повреждая ягоды».
Датчик известен как RipenAI.
Ван сказала, что его можно держать в руке, что позволит сборщикам винограда мгновенно проверять зрелость перед сбором по всей винодельческой отрасли.
Его также можно установить по всему винограднику для непрерывного мониторинга зрелости винограда и здоровья урожая, добавила она.
Команда QMUL работает над интеграцией технологии в робота-сборщика винограда в рамках совместного проекта с Extend Robotics и виноградником Saffron Grange в Эссексе, сообщило SWNS.
«Сбор винограда в правильное время — одно из самых важных решений, которое принимает виноградарь при производстве вина наивысшего качества», — сказал директор виноградника. (iStock)
Говорят, что технология обещает значительные коммерческие выгоды для виноделов.
Ник Эдвардс, директор виноградника Saffron Grange, сказал: «Сбор винограда в правильное время — одно из самых важных решений, которое принимает виноградарь при производстве вина наивысшего качества. Это требует тщательного мониторинга ключевых параметров, таких как сахар и кислотность, от начала созревания ягод до сбора урожая.
«Крайне важно, чтобы виноград собирали при правильном уровне зрелости».
«Крайне важно, чтобы виноград собирали при правильном уровне зрелости. Стиль вина в конечном счете определяет идеальное окно для сбора урожая, диктуя баланс сахара, кислотности и вкуса, которого добивается винодел.
«Созревание также варьируется в разных виноградниках», — также отметил Эдвардс, — «в зависимости от таких факторов, как клоновый сорт, тип почвы, местоположение, экспозиция и крайне изменчивая погода».
Он сказал, что «в Saffron Grange мы сосредоточены исключительно на производстве игристых вин премиум-класса, и данные играют критическую роль в наших решениях о сборе урожая. Своевременный доступ к точной информации о зрелости позволяет нам уверенно планировать заранее привлечение рабочей силы для сбора и подготовку винодельни».
Виноделы получат «возможность неоднократно оценивать одни и те же грозди в течение периода созревания … [получая] еще более четкую картину прогрессирования зрелости, чем при традиционном разрушающем отборе проб», — сказал директор виноградника о программе. (iStock)
Он добавил: «RipenAI поддержит этот подход, предоставляя неразрушающее, реального времени понимание зрелости винограда по всему нашему винограднику».
С новой технологией виноделы получат «возможность неоднократно оценивать одни и те же грозди в течение периода созревания … [получая] еще более четкую картину прогрессирования зрелости, чем при традиционном разрушающем отборе проб», сообщило SWNS.
«Сбор винограда точно в нужное время также помогает свести к минимуму необходимость вмешательств, таких как деацидификация … способствуя производству игристых вин более высокого качества. Мы очень рады быть частью этого проекта».
Вооруженные обнадеживающими ранними данными полевых испытаний на винограднике Saffron Grange, ученые ищут больше виноградников, агротехнических компаний и даже фруктовых садов, чтобы помочь им протестировать новый прототип в течение следующего сезона сбора урожая, говорят они.
Ученые ищут больше виноградников, агротехнических компаний и даже фруктовых садов, чтобы помочь им протестировать новый прототип в течение следующего сезона сбора урожая. (iStock)
Профессор Лей Су из QMUL добавил: «RipenAI определит будущее умного сбора урожая для растущей отрасли, где время и точность [определяют] разницу между успехом и неудачей», — ссылаясь на быстро расширяющуюся винодельческую промышленность Великобритании.
Создатели говорят, что технология адаптируема для яблок, ягод и других культур.
В отличие от винодельческой промышленности Великобритании, которая относительно мала, хотя и растет, США являются четвертым по величине производителем вина в мире после Италии, Испании и Франции, по мнению отраслевых экспертов.
В Нью-Йорке Wine Enthusiast недавно назвал регион Фингер-Лейкс американским винным регионом года — достижение, которое, по словам офиса губернатора Кэти Хоукул, «признает мировое классное виноделие региона, устойчивые практики и сплоченное сообщество, которые помогли определить штат Нью-Йорк как лидера в американском виноградарстве».
Для получения информации о винном магазине Fox News нажмите здесь.
Морин Макки — управляющий редактор раздела Lifestyle в Fox News Digital.
