Автоматизация винного производства: как ИИ, датчики и роботы отвечают за качество вина?
18+. Этот материал носит образовательный характер. Чрезмерное употребление алкоголя вредит вашему здоровью.
Как сказал Роберт Льюис Стивенсон, «вино — это поэзия в бутылках». Примечательно то, что слова шотландского писателя процитировал эксперт в области систем автоматизации и их внедрения Илья Ермилов. Он считает, что именно за этой фразой скрываются магия и искусство, которые стоят за процессом создания вина, а также его способностью пробуждать эмоции и вдохновение. Поскольку виноделие — это не только производственный процесс; это искусство, в котором сочетаются природа, культура и инновации.
Последней составляющей винного производства мы и посвятили эту статью.
Как уже было подмечено ранее, виноделие — это искусство. Как и любой творческий процесс, оно требует точности, внимания к деталям и соблюдению множества параметров, таких как температурный режим, влажность воздуха и количество содержания сахара в ягодах. Удивительно, но и в создании такого «хрупкого» продукта есть место роботам, искусственному интеллекту и даже дронам!
В начале 21 века винодельческие предприятия стали активно внедрять передовые технологии, такие как разнообразные сенсоры. За счёт них виноградари получили возможность принимать более обоснованные решения относительно сроков сбора урожая и оптимальных методов ухода за виноградниками. За два десятка лет уровень технологий кратно вырос, а вместе с ним изменился и облик автоматизированных виноделен, где передовые цифровые решения переплетаются с вековыми традициями виноделия.
Как автоматизировать такое «тонкое» производство? Как ИИ позволяет следить за микроклиматом на винограднике? Какие датчики помогают предсказать болезни винограда? Какие рутинные задачи на винодельне можно доверить роботу? На эти и другие вопросы ответил г-н Ермилов.
От сбора сырья до хранения готового продукта
Винное производство представляет собой сложный и многогранный процесс, включающий массу этапов, начиная с обработки винограда и заканчивая розливом готового продукта.
Интеграторам решений здесь есть где «разгуляться», потому что автоматизировать можно практически каждый процесс. Эксперт делит основные этапы на следующие:
- Сбор и сортировка винограда: на этом этапе выручают автоматизированные линии для сбора и сортировки винограда. Специальные механизмы помогают собирать виноград без повреждений, а также сортируют собранные ягоды по качеству. Внедрение технологий машинного зрения позволяет осуществлять более точную сортировку, отсекая повреждённые и недозрелые ягоды.
- Давление и ферментация: далее идёт процесс прессования, в котором используются автоматизированные прессы, способные регулировать давление и извлекать сок с максимальной сохранностью аромата и вкуса.
В ферментационных чанах также применяются системы автоматического контроля температуры, pH, сахаров и содержания алкоголя, чтобы обеспечить оптимальные условия для брожения. - Выдержка: после ферментации вино отправляются на созревание в бочки или резервуары. На этом этапе автоматизация включает системы контроля микроклимата — например, температуры, влажности и уровня кислорода. Уже сейчас на таких производствах применяются сенсоры и IoT-устройства для мониторинга и управления условиями в режиме реального времени.
- Фильтрация и стабилизация: на последующих этапах вино фильтруется и стабилизируется. Это нужно для того, чтобы удалить примеси и улучшить стабильность вина.
Как отмечает Илья Ермилов, с помощью автоматизированных фильтрационных установок на винодельнях можно контролировать процессы микрофильтрации и ультрафильтрации, обеспечивая высокое качество конечного продукта. Кроме того, на этом этапе применяются системы, которые автоматически добавляют стабилизаторы или другие добавки, необходимые для улучшения вкуса и аромата вина. - Упаковка и распределение: этот этап включает автоматизированные машины для розлива, которые заполняют бутылки, закупоривают их, наклеивают этикетки и упаковывают.
Инновационные линии для розлива способны обрабатывать большие объёмы продукции, обеспечивая высокую скорость и точность розлива. Контроль качества на этом этапе также важен, как и использование систем для отслеживания и управления запасами. - Мониторинг и анализ данных: последним, но не менее важным этапом является мониторинг процессов и аналитика. Здесь автоматизированные решения в целом схожи с теми, что применяются в хранении и логистике других видов производства.
Системы управления складом и транспортировки позволяют отслеживать запасы, управлять отгрузками и минимизировать затраты на хранение вина.
Рассмотрим средства, применяемые на некоторых этапах, поподробнее.
Автоматизированные системы на виноградниках
Уже давно прошли те времена, когда для обеспечения быстрого роста качественных ягод виноградари ограничиваются лишь хорошим удобрением и освещением. В нынешнем производстве ответственность за повышение качества винограда предприниматели перекладывают на датчики, сенсоры и автоматизированные системы.
По словам г-на Ермилова, вмешательство технологий начинается уже на этапе подготовки почвы. На виноградниках используют геоинформационные системы (ГИС) и технологии GPS для более точного внесения удобрений и обработки почвы. Такой подход позволяет избежать чрезмерного применения химикатов и дефицита удобрений, а также предоставляет возможность осуществлять мониторинг состояния растений на основе точных и актуальных данных.
Когда почва готова, а растения готовы набирать рост, в ход идут автоматизированные системы капельного орошения. Эти устройства дают возможность следить за уровнем влажности почвы, создавая идеальные условия для роста растений. Их также можно интегрировать с датчиками, которые непрерывно измеряют уровень влажности и автоматически регулируют подачу воды.
Дальше не менее важно контролировать состояние растений, с чем виноградарям помогают дроны и другие беспилотные летательные аппараты (БПЛА). Они патрулируют плантации, собирая данные о состоянии лозы. Нейросети, обученные на этих данных, способны с высокой точностью определять болезни виноградной лозы, что позволяет оперативно реагировать на угрозы и предотвращать потери урожая.
Например, алгоритмы умеют прогнозировать, когда необходимо проводить обрезку, какое количество удобрений нужно вносить и как управлять состоянием виноградников в зависимости от погодных условий.
Мониторинг микроклимата
В мире виноделия поддержание оптимального микроклимата — задача первостепенной важности. Как мы отметили ранее, для этого требуется тщательный контроль всех параметров, которые так или иначе способны отразиться на росте винограда. Без передовых технологий, таких как датчики и сенсоры, достичь этих целей было бы практически невозможно.
«Датчики, установленные в виноградниках, способны измерять различные параметры, такие как температура, влажность, уровень освещённости и содержание влаги в почве. Эти данные помогают агрономам выявлять стрессовые ситуации, предполагающие риск заболеваний.
Например, высокая влажность и температура создают благоприятные условия для развития грибковых инфекций, а системы автоматизации заранее предсказывают вероятность инфекций, таких как милдью или оидиум», — объяснил эксперт по автоматизации.
По его словам, на основе собранных данных и исторической информации об инфекциях модели предсказания заболевания способны выдавать рекомендации о том, когда и какие защитные мероприятия следует применять — так называемую «цифровую карту».
С помощью датчиков агрономы точно определяют, когда и где необходима обработка пестицидами. Например, геолокационные датчики идентифицируют участки, наиболее подверженные заболеваниям, что позволяет осуществлять целенаправленное применение пестицидов, минимизируя излишние обработки. Это, в свою очередь, снижает затраты на пестициды и вместе с тем их вредное воздействие на экосистему.
Кроме того, системы мониторинга часто применяют алгоритмы машинного обучения для анализа собранных данных. Эксперт отмечает, что это позволяет идентифицировать паттерны, связанные с болезнями, и адаптировать стратегии управления в зависимости от изменений климата или состояния виноградников.
«Технологии предоставляют агрономам эффективные инструменты для предотвращения и минимизации потенциальных угроз. С помощью датчиков и инновационных разработок они способны поддерживать экологическое равновесие, улучшать состояние почвы и защищать полезных насекомых. Это, в свою очередь, содействует устойчивому развитию сельского хозяйства и производству высококачественного вина с минимальным воздействием на окружающую среду», — говорит г-н Ермилов.
Итак, подытожим этот блок: в агрономии и, в частности, виноделии за качество продукта отвечают не только высококвалифицированные специалисты, но и масса сенсоров и технических средств. Среди них:
- Датчики температуры и влажности.
Позволяют отслеживать климатические условия в виноградниках. Их устанавливают на столбах или используют в виде портативных систем для измерения условий на разных участках. - Датчики почвенной влажности.
Помогают определить уровень влаги в почве. Они позволяют виноделам оптимизировать режим полива и предотвратить переувлажнение или пересыхание. - Анализаторы состава почвы.
Эти устройства измеряют такие параметры, как уровень pH, содержание макро- и микроэлементов. - Системы машинного зрения и камеры.
Установленные в виноградниках, эти решения способны обнаруживать ранние признаки болезней и стресса у растений, а также контролировать общее состояние здоровья. - Датчики света и ультрафиолетового излучения.
Измеряя уровень солнечного света и ультрафиолетового излучения, устройства помогают виноделам оценивать фотосинтетическую активность растений и предсказывать урожайность.
Многие из вышеперечисленных датчиков доступны для интеграции в платформы big data, где алгоритмы машинного обучения анализируют данные, предоставляя ценные рекомендации по управлению виноградниками.
Мы решили подробно изучить мир автоматизированного виноделия, но охватить все аспекты в одной статье крайне сложно. В нашей статье «Автоматизация винного производства: основные вызовы и способы их решения» мы расскажем, как виноградари используют датчики и роботов для хранения вина, а также о трудностях, с которыми сталкиваются при внедрении новых технологий.
