{"id":116703,"date":"2024-05-31T15:11:20","date_gmt":"2024-05-31T15:11:20","guid":{"rendered":"https:\/\/enolife.com.ar\/es\/?p=116703"},"modified":"2024-06-02T03:38:48","modified_gmt":"2024-06-02T03:38:48","slug":"que-es-la-inteligencia-artificial-ia-y-como-se-aplica-en-enologia-con-equipos-y-desarrollos-de-parsec","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enolife.com.ar\/es\/que-es-la-inteligencia-artificial-ia-y-como-se-aplica-en-enologia-con-equipos-y-desarrollos-de-parsec\/","title":{"rendered":"Qu\u00e9 es la Inteligencia Artificial (IA) y c\u00f3mo se aplica en enolog\u00eda con equipos y desarrollos de Parsec"},"content":{"rendered":"\n

Como en muchos otros campos, en la enolog\u00eda hoy se habla mucho de Inteligencia Artificial (IA), Internet de las Cosas y tecnolog\u00edas inteligentes, confundiendo en ocasiones los diferentes niveles y las diferentes aplicaciones. Sobre su utilizaci\u00f3n en las bodegas, es necesario partir de una premisa fundamental: las nuevas tecnolog\u00edas inteligentes nacen con el objetivo de mejorar las condiciones y la calidad del trabajo humano y no sustituirlo. La compa\u00f1\u00eda italiana de enolog\u00eda Parsec, con sede en Florencia, Italia, y representada en Sudam\u00e9rica por la empresa mendocina Chirca OVC, viene trabajando desde 1997 en el tema y desarrollando sistemas de control integrados, dotados de IA, para la vinificaci\u00f3n y envejecimiento de vinos.<\/strong><\/em> <\/h4>\n\n\n\n
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 Aunque han pasado a primer plano en los \u00faltimos meses, en realidad las redes neuronales<\/strong> y la inteligencia artificial (IA)<\/strong> se utilizan desde hace varias d\u00e9cadas en diversas aplicaciones y en diversos campos y sin duda todos las utilizamos sin saberlo o sin darnos cuenta, tal vez incluso simplemente dictando un mensaje en nuestro smartphone<\/em>. <\/p>\n\n\n\n

La aplicaci\u00f3n de tecnolog\u00edas inteligentes permitir\u00e1 y -con soluciones espec\u00edficas ya lo permite- apoyar a los en\u00f3logos y productores en sus elecciones, para producir de forma m\u00e1s eficiente, reproducible, precisa y sostenible, pero tambi\u00e9n para mejorar el trabajo, la seguridad y la vida de las personas que trabajan en la bodega. A veces, sin embargo, existe el riesgo de asociar err\u00f3neamente estas definiciones con cualquier sistema inform\u00e1tico o dispositivo digital introducido en la bodega. Un software, una interfaz amigable o una App no \u200b\u200bson suficientes para definirse, o autodefinirse, como IA. <\/p>\n\n\n\n

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La inteligencia artificial se refiere al campo de la inform\u00e1tica que se ocupa del desarrollo de algoritmos y sistemas capaces de procesar datos y realizar acciones complejas que normalmente se consideran propias de la inteligencia humana. <\/h3>\n\n\n\n
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Una m\u00e1quina dotada de IA es capaz de recoger datos -much\u00edsimos datos- de forma organizada, procesarlos y tomar decisiones (o dar indicaciones para que se tomen decisiones). Pero en su forma de inteligencia, tambi\u00e9n debe aprender y mejorar sus respuestas, as\u00ed como hacer proyecciones y predicciones sobre el curso de un fen\u00f3meno o proceso. <\/p>\n\n\n\n

Para las m\u00e1quinas, por tanto, la Inteligencia Artificial es el cerebro, mientras que los sensores son el medio<\/strong> que utiliza para recopilar informaci\u00f3n, controlar y monitorizar los par\u00e1metros necesarios para realizar acciones y tomar decisiones, del mismo modo que los sentidos son para nosotros la ventana al entorno que nos rodea.  En el Internet de las Cosas (IOT o Internet of Things) los objetos est\u00e1n equipados con sensores<\/strong> y comparten en l\u00ednea los datos y la informaci\u00f3n procesada. <\/p>\n\n\n\n

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Aplicaciones de la IA en la gesti\u00f3n de bodegas <\/strong><\/p>\n\n\n\n

La IA se puede utilizar para monitorear en tiempo real los par\u00e1metros \u00fatiles para el control de procesos durante la fermentaci\u00f3n alcoh\u00f3lica o en la evaluaci\u00f3n de las caracter\u00edsticas de las uvas y mostos entrantes, en las operaciones de extracci\u00f3n de color y en el movimiento y decantaci\u00f3n de vinos, en la segunda fermentaci\u00f3n de vinos espumosos o en fermentaci\u00f3n malol\u00e1ctica y afinamiento en dep\u00f3sitos o barricas. <\/p>\n\n\n\n

Los sensores recogen continuamente datos sobre diversos par\u00e1metros, como la temperatura, la densidad, la producci\u00f3n de CO2, el ox\u00edgeno disuelto, los az\u00facares, el contenido de compuestos fen\u00f3licos y antocianinas, para proporcionar informaci\u00f3n sobre la evoluci\u00f3n del proceso espec\u00edfico en curso. <\/p>\n\n\n\n

A continuaci\u00f3n, los datos almacenados pueden utilizarse para alimentar los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico de los modelos predictivos, que proporcionan informaci\u00f3n valiosa sobre la fermentaci\u00f3n alcoh\u00f3lica, por ejemplo, permitiendo anticipar posibles problemas de parada del consumo de az\u00facar y desviaciones organol\u00e9pticas, u optimizar la combinaci\u00f3n de insumos para alcanzar determinados objetivos enol\u00f3gicos. <\/p>\n\n\n\n

Otro posible ejemplo est\u00e1 relacionado con la prevenci\u00f3n del riesgo oxidativo: la medici\u00f3n de par\u00e1metros cr\u00edticos para la exposici\u00f3n al aire, como el ox\u00edgeno disuelto, el pH, la temperatura, el color, etc\u00e9tera, puede utilizarse para estimar la necesidad de proteger un vino durante los procesos de manipulaci\u00f3n, por ejemplo, interviniendo quiz\u00e1s con el uso de gases t\u00e9cnicos o la t\u00e9cnica de la desoxigenaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

Cuando los modelos matem\u00e1ticos desarrollados utilizan los datos recogidos para proporcionar indicaciones sobre posibles soluciones y medidas a tomar, hablamos de sistemas de apoyo a la toma de decisiones o DSS. <\/strong><\/p>\n\n\n\n

Los sistemas basados en la Inteligencia Artificial son capaces de supervisar y controlar un proceso de forma adaptativa y din\u00e1mica, adaptando sus respuestas a las variaciones din\u00e1micas detectadas durante el proceso. Por poner un ejemplo, si la variaci\u00f3n de la temperatura provoca una desviaci\u00f3n indeseable en la cin\u00e9tica de fermentaci\u00f3n, el sistema de IA puede adaptar su respuesta para evitar los riesgos asociados a un calentamiento o enfriamiento excesivos. <\/p>\n\n\n\n

Por \u00faltimo, la IA puede utilizarse para que los equipos dialoguen con los sistemas de gesti\u00f3n y los programas inform\u00e1ticos de la bodega y ofrezcan una visi\u00f3n hol\u00edstica e integrada de todos los procesos, permitiendo un mejor uso de los recursos, la planificaci\u00f3n y la trazabilidad.<\/p>\n\n\n\n

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SAEN 5000: IA en bodegas desde hace 20 a\u00f1os <\/strong><\/p>\n\n\n\n

La revoluci\u00f3n de la inteligencia artificial reside en la capacidad de las m\u00e1quinas para recopilar, procesar y utilizar datos con el fin de elaborar decisiones y operaciones complejas mediante algoritmos espec\u00edficos y en constante mejora. Un enfoque de la enolog\u00eda que Parsec <\/strong>siempre ha aplicado en su sistema integrado de supervisi\u00f3n multipar\u00e1metro y multiproceso SAEN 5000 <\/strong>y en todas sus evoluciones y aplicaciones posteriores. Por este motivo, desde su concepci\u00f3n, Parsec ha desarrollado un sistema avanzado capaz de procesar una gran cantidad de datos en tiempo real e interpretar sus evoluciones y correlaciones, bas\u00e1ndose en la modularidad de la tecnolog\u00eda de microprocesadores, consiguiendo un resultado que no habr\u00eda sido t\u00e9cnicamente alcanzable a un costo accesible utilizando controles PLC<\/strong> normales.<\/p>\n\n\n\n

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En la actualidad, Parsec ofrece soluciones de vanguardia para la industria vitivin\u00edcola, que incluyen Inteligencia Artificial, control din\u00e1mico de procesos y trazabilidad integrada para mejorar la calidad y la eficiencia en las operaciones de las bodegas.<\/p>\n\n\n\n

De hecho, con la plataforma SAEN 5000, Parsec se ha anticipado en d\u00e9cadas a la moderna tecnolog\u00eda inteligente para la bodega, integrando tecnolog\u00eda, sensores, automatizaci\u00f3n, calidad, ergonom\u00eda y seguridad, y se ha convertido por algunas de las soluciones desarrolladas, como el control din\u00e1mico predictivo de la fermentaci\u00f3n ADCF<\/strong>, en la referencia del control avanzado de procesos en la bodega.<\/p>\n\n\n\n

El sistema ADCF <\/strong>para el seguimiento din\u00e1mico de la cin\u00e9tica de fermentaci\u00f3n, y Aphromate Plus<\/strong> para la gesti\u00f3n integrada del proceso de refermentaci\u00f3n en autoclave, permiten, mediante una serie de algoritmos originales de autoaprendizaje, tratar los datos recogidos de cada dep\u00f3sito y proporcionar informaci\u00f3n integrada y previsiones sobre el progreso de la fermentaci\u00f3n o la formaci\u00f3n de espuma aplicada al m\u00e9todo Charmat.<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

Esto permite abordar el control del proceso de fermentaci\u00f3n en toda su complejidad y de forma adaptativa, sin descuidar ninguno de los par\u00e1metros capaces de influir en \u00e9l o describirlo, como la temperatura, el consumo de az\u00facar, la oxigenaci\u00f3n, la producci\u00f3n de di\u00f3xido de carbono, la sobrepresi\u00f3n, etc\u00e9tera.<\/p>\n\n\n\n

El operador recibe as\u00ed una informaci\u00f3n precisa y completa, que le permite conocer en detalle lo que est\u00e1 sucediendo en el interior de cada dep\u00f3sito o autoclave y, en funci\u00f3n de los objetivos enol\u00f3gicos que se pretendan alcanzar, el sistema es capaz de ajustar autom\u00e1ticamente los par\u00e1metros necesarios de las distintas fases de la mejor forma posible, optimizando, por ejemplo, el uso de ox\u00edgeno y nutrientes, en el momento y cantidad adecuados, ahorrando energ\u00eda y reduciendo el tiempo necesario para el seguimiento, muestreo y control anal\u00edtico. <\/p>\n\n\n\n

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Todos los datos de la bodega en un solo sistema <\/strong><\/p>\n\n\n\n

Hoy en d\u00eda, en toda bodega moderna cualquier m\u00e1quina, sistema, software o instrumento de laboratorio genera una gran cantidad de datos, que muchas veces no se utilizan y que, en cambio, pueden ser recopilados, procesados \u200b\u200by convertidos en informaci\u00f3n y conocimiento. <\/p>\n\n\n\n

En la bodega inteligente de Parsec, el control y gesti\u00f3n integrada del proceso de SAEN 5000 se completa con Quadr@<\/strong>, la plataforma software de trazabilidad empresarial.<\/p>\n\n\n\n

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Quadr@ es un M.E.S. (Manufacturing Execution System)<\/strong> dise\u00f1ado espec\u00edficamente para la enolog\u00eda, que combina el control integrado de procesos y la trazabilidad en bodega. Un sistema \u00fanico capaz de dialogar e interconectarse con todos los sistemas, m\u00e1quinas, instalaciones y equipos presentes en la bodega, recopilando datos y transform\u00e1ndolos en informaci\u00f3n utilizable en la gesti\u00f3n y comprensi\u00f3n de cada proceso y cada fase de la elaboraci\u00f3n del vino, desde la entrada de la uva hasta el envasado del vino y la gesti\u00f3n de la bodega. <\/p>\n\n\n\n

Los algoritmos de Inteligencia Artificial permiten al reci\u00e9n nacido y ya premiado internacionalmente, Smart Trace, a trav\u00e9s del hub multisensor<\/strong> Mu.Se.<\/strong>, analizar y tratar en l\u00ednea y en tiempo real los principales par\u00e1metros enol\u00f3gicos, procesarlos a trav\u00e9s de un software de gesti\u00f3n alimentado por algoritmos de Inteligencia Artificial y devolver al usuario el control din\u00e1mico de la operaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

Gracias a la medici\u00f3n en l\u00ednea de par\u00e1metros como el ox\u00edgeno y el CO2 disueltos, el pH, el potencial redox, la conductividad, los \u00b0Brix, la turbidez, la temperatura y la presi\u00f3n, los en\u00f3logos pueden optimizar y gestionar los procesos de forma segura y sencilla. El intercambio continuo de datos con los sistemas SAEn5000 y Quadr@ tambi\u00e9n permite realizar un seguimiento completo y archivar todas las operaciones. <\/p>\n\n\n\n

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Lo que viene: espectroscopia NIR y nariz electr\u00f3nica<\/strong><\/p>\n\n\n\n

De la colaboraci\u00f3n de Parsec con la Universidad de Pisa<\/strong> y la Scuola Superiore Sant\u2019Anna de Pisa<\/strong> como socios cient\u00edficos y con muchos otros partners especializados en mec\u00e1nica de precisi\u00f3n, sensores, tecnolog\u00eda de la informaci\u00f3n y an\u00e1lisis qu\u00edmicos e instrumentales, naci\u00f3 el proyecto WineSens<\/strong>: enolog\u00eda de precisi\u00f3n a trav\u00e9s de sensores IOT<\/strong> e AI.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El objetivo del proyecto es crear un sistema de control del proceso de elaboraci\u00f3n del vino mediante el uso de Inteligencia Artificial y en plena aplicaci\u00f3n del paradigma de la Industria 4.0: un hub anal\u00edtico avanzado que, mediante la aplicaci\u00f3n de una serie de sensores de \u00faltima generaci\u00f3n, capaz de monitorizar online y en tiempo real los par\u00e1metros que describen detalladamente los procesos enol\u00f3gicos, pero tambi\u00e9n de interactuar con los sistemas de automatizaci\u00f3n de la planta para modificar los par\u00e1metros del proceso y alcanzar el objetivo enol\u00f3gico preestablecido. <\/p>\n\n\n\n

El uso del hub de sensores y el desarrollo del software permitir\u00e1n por fin hablar de enolog\u00eda de precisi\u00f3n, gracias tambi\u00e9n al desarrollo de un innovador sistema de apoyo a la toma de decisiones en bodega (DSS decision support system)<\/strong> que ayudar\u00e1 al en\u00f3logo, en tiempo real, a decidir la trayectoria enol\u00f3gica a seguir, desde la elaboraci\u00f3n de la uva hasta la botella. <\/p>\n\n\n\n

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De la e-nose al algoritmo<\/strong>

En el coraz\u00f3n del proyecto WineSens<\/strong> se encuentran los sensores electr\u00f3nicos y \u00f3pticos de \u00faltima generaci\u00f3n que los investigadores est\u00e1n desarrollando y validando en el laboratorio y en la bodega, como la nariz electr\u00f3nica (e-nose) y la espectroscopia NIR: instrumentos baratos, r\u00e1pidos y f\u00e1ciles de usar en comparaci\u00f3n con los an\u00e1lisis cl\u00e1sicos e instrumentales de laboratorio, capaces de analizar las caracter\u00edsticas de los compuestos vol\u00e1tiles y polifen\u00f3licos del mosto y el vino en tiempo real y sin preparaci\u00f3n de muestras, que alimentar\u00e1n los algoritmos de los modelos descriptivos y predictivos de los procesos de vinificaci\u00f3n del nuevo sistema. <\/p>\n\n\n\n

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Recientemente se han publicado en el Journal of the Science of Food and Agriculture <\/strong>(Littarru et. al, 2024) los resultados preliminares de la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas anal\u00edticas no destructivas (NDAT)<\/strong> en el seguimiento de la fermentaci\u00f3n y la maceraci\u00f3n en dos dep\u00f3sitos. <\/p>\n\n\n\n

En el estudio, el mosto en fermentaci\u00f3n y posteriormente el vino se analizaron con un sensor de espectroscopia NIR-AOTF<\/strong>, y dos narices artificiales diferentes, la primera utilizada en l\u00ednea directamente en el dep\u00f3sito de fermentaci\u00f3n y basada en una matriz de diferentes sensores MOS (Metal Oxide Semiconductor)<\/strong>, y la segunda, desarrollada por la Universidad de Roma Tor Vergata<\/strong>, utilizada en la monitorizaci\u00f3n \u201coff line\u201d y compuesta por 12 sensores de cuarzo diferentes funcionalizados con metaloporfirinas espec\u00edficas. <\/p>\n\n\n\n

El objetivo es proporcionar una especie de huella dactilar de los compuestos fen\u00f3licos y vol\u00e1tiles y su cin\u00e9tica durante las distintas etapas de la elaboraci\u00f3n del vino. Los resultados se correlacionaron con los correspondientes an\u00e1lisis destructivos de laboratorio y se analizaron mediante m\u00e9todos quimiom\u00e9tricos para desarrollar modelos capaces de predecir la composici\u00f3n fen\u00f3lica, los par\u00e1metros tecnol\u00f3gicos y la evoluci\u00f3n de los compuestos vol\u00e1tiles m\u00e1s importantes para la calidad arom\u00e1tica de los vinos durante las distintas fases de la fermentaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

Los resultados, aunque preliminares, sugieren que, dados los avances en IA y la creciente capacidad de an\u00e1lisis de ingentes cantidades de datos, el empleo de un conjunto de sensores debidamente calibrados y asociados a un modelo entrenado para reconocer y adaptarse a las distintas condiciones de vinificaci\u00f3n puede llevar pronto a resolver lo que siempre ha sido la ambici\u00f3n de bodegueros, tecn\u00f3logos y en\u00f3logos: no s\u00f3lo monitorizar de forma precisa y exhaustiva el proceso de fermentaci\u00f3n en tiempo real, sino tambi\u00e9n disponer de una herramienta capaz de predecir su cin\u00e9tica y obtener informaci\u00f3n sobre la evoluci\u00f3n de los principales marcadores de la calidad de los vinos. <\/p>\n\n\n\n

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Fuentes: Parsec e Infowine<\/strong><\/em><\/p>\n\n\n\n

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