Mit insgesamt mehr als 4 Mio. Euro fördert das Bundeslandwirtschaftsministerium zwei große Verbundprojekte, mit denen der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) im Weinbau vorangetrieben werden soll. Auf dem Umwelt- Campus Birkenfeld der Hochschule Trier übergab Bundesministerin Julia Klöckner die Förderbescheide an die Koordinatoren der beiden Vorhaben PINOT und SmartGrape.
Das Projekt zur Entwicklung einer künstlichen Intelligenz (KI) für oenologische Technologie (PINOT) erhält eine Fördersumme von 2,9 Mio. Euro. An das KI-basierte Messsystem zur Qualitätsbestimmung im Weinbau (SmartGrape) gehen 1,2 Mio. Euro. Beides seien Vorhaben, die die Arbeit der Winzer zukünftig erleichtern und dem Verbraucher beim Weinkauf noch mehr Orientierung bieten könnten.
Projekt PINOT entwickelt eine „„künstliche Nase“
Beim Projekt PINOT werde eine „„künstliche Nase“ gefördert. Dabei gehe es um digitale Sensorsysteme, die die Wahrnehmung des Winzers bei Geschmack, Aroma und Aussehen unterstützen und festhalten könnten. Ziel ist es, Winzer, Kellermeister sowie Weinhändler durch die Entwicklung mobiler Handgeräte und Laborsysteme bei der Erfassung weinbezogener Informationen zu unterstützen. Dadurch wird es möglich, den Geschmack von der Traube bis zum fertigen Wein objektiv und digital festzuhalten. Aufgrund der Komplexität von Wein ist die Erfassung und Verarbeitung qualitätsbestimmender Merkmale eine große Herausforderung in den verschiedenen Schritten der Weinherstellung. Für Qualitätssicherung, Rückverfolgbarkeit, Nachhaltigkeit und Sicherstellung der Authentizität von Wein kommen daher Multi-Sensor-basierten Analysesystemen Bedeutung zu.
Verbundpartner des Projekts sind: Weincampus Neustadt (Koordinator), Umwelt-Campus Birkenfeld der Hochschule Trier, Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen (IIS), Genie Enterprise Inc., Wille Engineering, Vineyard Cloud GmbH und Weingut Lergenmüller Gbr.
SmartGrape misst Qualität von Trauben
SmartGrape entwickelt ein Messsystem, auf Basis der Infrarotspektroskopie im mittleren Infrarotbereich (MIR), zur Charakterisierung der Qualität von Trauben, um mehr Effektivität und Objektivität zu erreichen. Es soll an verschiedenen Punkten KI eingesetzt werden, um ein zuverlässiges Messsystem zur Auswertung komplexer Spektren zu entwickeln und die Qualitätscharakterisierung von Trauben und die Bestimmung des Schimmelpilzwachstums voranzutreiben. Viele tausend Signale qualitätsbestimmender Traubeninhaltsstoffe werden mittels KI in den Qualitätskontext des Produkts Wein gesetzt.
Das Messsystem wird als kompaktes, mobiles, robustes und kostengünstiges Verfahren für die Anwender im Weinberg und Kelterhaus konzipiert.
Projektpartner sind: Fraunhofer Institut für Verfahrenstechnik und Verpackung (IVV), Weincampus Neustadt, IRPC Infrared-Process Control GmbH, QuoData Gesellschaft für Qualitätsmanagement und Statistik mbH und LiquoSystems GmbH. BMEL