做出更好的啤酒和葡萄酒数据和机器学习
GPS-Wearing狗,电子鼻子,和一个机器人,倒完美的啤酒
山火在澳大利亚的袋鼠和考拉一样司空见惯。炎热干燥的气候经常设置阶段发挥作用,危及人的生命,财产,和野生动物并威胁一个国家的最高经济行业:葡萄酒。火灾在夏季2019 - 2020年摧毁整个葡萄园在南澳大利亚,维多利亚和新南威尔士,但吸烟,这是更广泛和阴险,渗入葡萄发酵桶,产生不愉快的,卖不掉的产品。虽然损害的程度尚未计算分析的澳大利亚葡萄酒研究所表明,烟雾污染本身成本国家的葡萄酒产业十数亿美元每次火灾季节发生。
“这项研究可能会猜测从葡萄栽培和酿酒,使它们更容易预测”
Sigfredo富恩特斯,副教授,在墨尔本大学的植物生理学家
广泛的技术进步可以帮助种植者和酿酒师减轻烟雾污染和其他的负面影响不可预知的异常,如霜冻、干旱、害虫、疾病,而不仅仅是在澳大利亚,但在世界各地。未来的葡萄园,Sigfredo Fuentes副教授的带领下,在墨尔本大学植物生理学家,是一个国际财团的科学家开展前沿研究积累高分辨率数据从葡萄到玻璃和分析有意义的方式。无人驾驶飞机、卫星影像、视频分析,植物和人传感器结合人工的集体智慧称为“数字农业”给生产者、销售者的葡萄酒的优势行业充斥着不确定性。
“这项研究可能会猜测从葡萄栽培和酿酒,使它们更可预测,“富恩特斯说。
在葡萄树
好酒葡萄树开始。美味的葡萄取决于天气和培养策略,包括灌溉、施肥、病虫害防治,树冠管理。种植者通常喜欢小葡萄浆果,产生更多的葡萄皮,因此更多的化合物,如花青素、丹宁酸、白藜芦醇和多酚类物质,影响风味和香气。低收益率的葡萄优质特征实际上可能产生更高的收入每英亩,这是基本保持平衡营养和生殖部分的葡萄园,富恩特斯说。“没有葡萄栽培配方适合所有情况,这里新的和新兴技术的实现是至关重要的评估所有这些因素才能获得良好的产品,”他说。下载188bet金宝搏
富恩特斯和他的同事们开发技术,依靠红外热成像和近红外光谱(NIR)分析加上监督机器学习模型来测量烟雾污染的叶子和评估烟雾污染的葡萄。红外摄像机揭示葡萄树的热量签名,这是烟而中断。使用MATLAB®,f和他的团队开发了计算机视觉算法,用签名来预测热烟雾污染的树冠准确率达到了96%。
使用非侵入性的手持工具获得的近红外光谱数据揭示了一个从浆果和葡萄酒化学指纹图谱,表明特定的吸烟引起的化合物和浓度接近实时高精度。可用常规方法葡萄种植者要求他们发送到实验室,等待6天或更多的结果。但是有实时的信息可以帮助种植者做出决定,如是否收获无污点的葡萄污染的分开,以减少浪费。
机器学习检测葡萄从布什火灾暴露后一小时内污染。图片来源:伊甸园Tongson博士
f和他的团队开发了计算机视觉算法,使用葡萄树的签名来预测热烟雾污染预测的准确率为96%。
进一步的研究一直在进行预测潜在的葡萄园的葡萄酒品质性状在收获之前。通过合并其他变量,如气象数据输入和香气概要文件从以前的年份称为目标,机器学习模型训练预测来自葡萄香味的葡萄酒。
一个应用程序被称为VitiCanopy使用智能手机的GPS和相机帮助种植者测量树冠的大小、密度和活力。从一个图像,应用计算机视觉算法计算叶面积指数的一个快照。赖,这一重要指标相关的太阳光量大块的浆果,树冠的小气候,葡萄的成分,最终产量。葡萄酒种植者正试图创建一个树叶之间的平衡,芽,和水果,富恩特斯说。“如果你有太激烈的树冠,最后葡萄酒的味道和香味的资料要有太多的酸度和绿色分别,”他说。信息从应用程序允许种植者决定树冠修剪,施肥,增加或减少灌溉。说:“这都是关于平衡f。
近红外光谱和机器学习算法也可以借葡萄成熟的线索。Fuentes解释说,某些化合物,释放死亡细胞在葡萄成熟,影响香气和口味。不同的葡萄需要不同的细胞死亡的比例达到峰值成熟。“我们建议测量细胞活力的浆果在酿酒预测之前使用数字工具开发葡萄酒的质量,”他说。
在鼻子上
在几十个变量影响并可能devastating-vineyards,昆虫叫葡萄根瘤蚜可能是其中最臭名昭著的。在19世纪的中期th世纪,法国葡萄酒商不知不觉地从美国进口昆虫当他们把美国葡萄材料,受污染的鞋子或欧洲的工具。虽然葡萄根瘤蚜首选吃饭无害美国葡萄树的叶子,当他们发现法国葡萄根。法国伟大的葡萄酒几乎摧毁这个国家的葡萄酒产业在短短几十年。几次失败的尝试根除昆虫后,法国葡萄酒商吝啬地嫁接美国葡萄树的根,他们的葡萄树创建植物可以在法国土壤和抗葡萄根瘤蚜茁壮成长。
今天,葡萄根瘤蚜仍然是一个威胁,很难检测到。早期迹象,如叶子变色和通用树冠萎蔫,水和肥料的压力常常困惑,葡萄酒商动机是找到一个更可靠的识别方法。一种方法去了狗的好方法。鼻子包含3亿比人的嗅觉受体,导致敏感100倍,狗被训练未来的葡萄园的研究人员认识到葡萄根瘤蚜发布的信息素昆虫的气味以及其他化合物产生的昆虫。
低成本、便携式电子鼻子数组的传感器,可以检测9个不同的气体可以被调整,以确定吸烟损害葡萄园。
戴着一个背包配备带有gps功能的智能手机,一只狗会遍历一个葡萄园,鼻子在地上。跟踪算法使用MATLAB开发移动™检测狗的位置以及它的运动。不同的动作,如跑步、散步,坐在当检测到气味时被添加到一个映射到查明问题在葡萄园。“应用程序创建一个日志文件的所有点狗信号处理程序的坐的地方,蹲或抓,”克劳迪娅·冈萨雷斯说桥,与Fuentes博士后工作。种植者可以目标检查这些位置,节省时间。
当狗在定位高度熟练的害虫,他们不擅长确定完美的啤酒香气。补充专家狗鼻子,富恩特斯和他的团队开发了一种低成本、便携式电子鼻子,或者,电子鼻数组的传感器能够检测出九种不同的气体,包括乙醇、二氧化碳、甲烷和过氧化氢氧化碳。冈萨雷斯桥帮助设计审查的电子鼻啤酒样品和预测的香味。但是,她说,它有广泛的应用,可以调整检测烟损害葡萄园。冈萨雷斯桥的技术设想结合狗探测器,使用手持设备,或安装一个无人驾驶飞机飞下来行。“我们可以把任何电子鼻,”她说。
受过专门训练的狗沿着一条直线的容器和正确表明专注凝视和触摸的爪子。图片来源:索尼娅需要
在玻璃
的种植者和生产者的工作质量酒,什么是好是主观的。“最好的葡萄酒是你喜欢的酒,“富恩特斯说。
最终,理解消费者的反应是卖酒的关键,和葡萄园未来的研究人员已经开发出技术,。精致的系统,使用啤酒但是适用于葡萄酒和起泡葡萄酒,集成了一个机械手臂,摄像机,电子鼻。它开始于一个完美的倒的机械手臂,用于填补玻璃一样每次不累人。高清摄像机对准啤酒捕捉视觉数据,包括颜色、泡沫的形成和消散,和泡沫的大小。电子鼻,放置在顶部的玻璃,测量气体释放。计算机视觉和机器学习算法紧缩摄像机和传感器信息和位置啤酒在图书馆前面的250人进行了分析。
香气概要进行传感器是97%准确的。这种技术可以吸引工艺啤酒感兴趣保持一致性和质量控制。“你可以测试每批和得到即时的结果,”冈萨雷斯桥说。
团队甚至添加消费者反应混合。研究人员使用摄像机、红外热图像和脑电波耳机测量心率、体温、脑波,面部表情的员工和学生参与者喝不同的啤酒和葡萄酒或消费食品。下载188bet金宝搏他们评估的泡沫,色、香、口感、味道,味道,和整体形象的啤酒搭配视觉和电子鼻倒增加期间收集的数据的准确性。
RoboBEER使用计算机视觉算法、人工神经网络、和视觉特征,如泡沫颜色和泡沫创造完美的每次倒。图片来源:墨尔本大学
酿酒葡萄栽培,酿造艺术形式,一部分一部分的科学。随着技术的进步和科学的理解过程发生在土壤,根系统,核电站的树冠,和大气层的加深,科学可能会发现一个优势。随着葡萄酒和啤酒越来越流行和需求的增长,特别是在全球气候变化,新兴技术能给种植者和生产者吐司。
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