Der Einsatz künstlicher Intelligenz im Weinbau beschränkt sich nicht mehr auf experimentelle Forschung – er breitet sich rasant in der gesamten Weinbau- und Önologie aus, von der Krankheitserkennung in Weinbergen bis hin zur sensorischen Analyse fertiger Weine.
Jüngste Präsentationen auf der InterLoire-Konferenz in Saumur veranschaulichten, wie tiefgreifend KI den Weinsektor zu beeinflussen beginnt.
Neben Champagnes Forschung zur Goldfärbung treibt das Pl@ntNet-Konsortium die KI-gestützte Pflanzen- und Krankheitserkennung durch einen partizipativen Ansatz voran. Pl@ntNet ist bekannt für seine weit verbreitete mobile Anwendung mit über 25 Millionen Nutzern und kann bereits zahlreiche Pflanzenarten anhand von Fotos identifizieren. Die Krankheitserkennung stellt jedoch eine komplexere Herausforderung dar.
Pl@ntNet kann derzeit sieben Blattkrankheiten bei Raps identifizieren und erweitert seinen Funktionsumfang um die Sortenbestimmung im Rahmen der Arten- und Biodiversitätsbewertung. Lydia Bousset-Vaslin, Forscherin am INRAE in Rennes, betonte die Bedeutung der Zusammenarbeit und rief die Weinbranche dazu auf, annotierte Bilder von Rebkrankheiten beizusteuern. Dieses Citizen-Science-Modell, das maßgeblich zum Erfolg der App beigetragen hat, bleibt auch für ihre zukünftige Entwicklung zentral.
Zur Bildanalyse greifen Forscher auf fortschrittliche Modelle wie DINOv2 von Meta zurück. Diese Systeme benötigen umfangreiche und vielfältige Bilddatenbanken, die alle Stadien der Krankheitsentwicklung bei verschiedenen Rebsorten erfassen. Je umfassender der Datensatz, desto zuverlässiger arbeitet der Algorithmus.
Künstliche Intelligenz revolutioniert die Weinanalyse auch jenseits des Weinbergs. Stéphanie Marchand-Marion, Professorin am Institut für Rebe und Weinwissenschaften in Bordeaux, präsentierte Ergebnisse von Studien, die KI zur Interpretation von Weinchromatogrammen einsetzten. Ein französisch-schweizerisches Gemeinschaftsprojekt aus dem Jahr 2023 demonstrierte, dass KI Weine aus Saint-Émilion und Médoc unterscheiden kann, wenn traditionelle Analysemethoden versagen.
Weitere Forschungen eines spanischen Teams zeigten, dass KI die Geschmackseigenschaften von 30 spanischen und australischen Weinen nahezu genauso präzise beschreiben konnte wie ein professionelles Verkostungspanel. Durch die Kombination von Chromatographie und Voltammetrie mit maschinellem Lernen erzielten die Forscher schnellere und kostengünstigere sensorische Bewertungen als mit herkömmlichen menschlichen Prüfern.
Marchand-Marion betonte, dass die Weinbranche sich diese Technologien zu eigen machen und aktiv über deren Anwendung kommunizieren müsse. Ohne das Engagement von Erzeugern und Institutionen bestehe die Gefahr, dass externe Akteure Weindaten falsch oder ohne ausreichenden Kontext interpretieren.
Obwohl die praktische, großflächige Anwendung in Weinbergen und Weingütern noch auf technische Hürden stößt, deuten die bisherigen Fortschritte klar auf eine tiefere Integration künstlicher Intelligenz im Weinbau hin. Von der Rebgesundheit bis zur Marktpositionierung – KI ist auf dem besten Weg, ein strategisches Werkzeug zu werden, das die Zukunft der Branche prägt.
Quelle: Vinetur
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