Учёные из Лондонского университета Queen Mary (QMUL) представили RipenAI — портативный оптический сенсор, способный с помощью алгоритмов машинного обучения мгновенно определять степень зрелости винограда прямо на лозе. Устройство анализирует, как ягоды поглощают и отражают различные длины волн света, и на основе этих данных рассчитывает точный уровень спелости. В отличие от традиционных методов, RipenAI не требует срывать грозди — это позволяет многократно измерять одни и те же ягоды на протяжении всего периода созревания.
Как пояснил постдокторант QMUL Сюэчунь Ван, специалист по машинному обучению для интеллектуальных сенсоров: «По мере созревания виноград меняет свой химический состав, что влияет на его оптический отклик». Именно эти изменения фиксирует датчик, превращая невидимые глазу спектральные данные в понятную оценку зрелости. Руководитель проекта профессор Лэй Су подчеркнул, что технология превосходит традиционные деструктивные методы отбора проб, которые не дают полной картины созревания по всему винограднику.
RipenAI может использоваться как в ручном режиме — виноградарь просто подносит датчик к грозди, — так и в стационарном, будучи установленным на опорах по всей площади виноградника для непрерывного мониторинга. Это критически важно, поскольку степень созревания существенно различается в зависимости от клонового сорта, типа почвы, расположения участка, экспозиции и погодных условий. Ник Эдвардс, директор виноградника Saffron Grange в графстве Эссекс, одним из первых предоставил свои угодья для полевых испытаний технологии.
Особый интерес представляет интеграция RipenAI с робототехникой. Компания Extend Robotics уже работает над встраиванием сенсора в роботизированные системы сбора урожая, что откроет путь к полностью автоматизированной оценке и уборке винограда. Команда разработчиков активно ищет дополнительные виноградники, агротехнологические компании и фруктовые хозяйства для тестирования прототипа в следующем сезоне сбора урожая. Потенциально технология адаптируема для яблок, ягод и других культур.
Для виноделов RipenAI решает одну из ключевых проблем отрасли — точное определение момента сбора урожая. Слишком ранний сбор приводит к избыточной кислотности вина и необходимости дорогостоящей деацидификации, а слишком поздний — к потере свежести и ароматических качеств. Непрерывный мониторинг позволяет оптимально спланировать логистику уборки, подготовку рабочей силы и загрузку винодельни, что особенно актуально для производителей премиальных игристых вин.
США занимают четвёртое место в мире по объёму производства вина после Италии, Испании и Франции, и интерес к точному виноградарству в стране стремительно растёт. Британские виноградники, такие как Saffron Grange, также переживают бурный рост на фоне изменения климата, делающего южную Англию всё более пригодной для виноделия. Технологии вроде RipenAI способны радикально изменить экономику отрасли, снижая потери при сборе урожая и повышая качество конечного продукта за счёт данных, а не интуиции.
