Как технологии глубокого обучения применяются в производстве вина для улучшения качества данных?

Технологии глубокого обучения (машинного обучения) в производстве вина применяются для оптимизации ключевых процессов, включая анализ почвенно-климатических данных, показателей урожайности и управление производственными цепочками. habr.com

Некоторые способы использования:

• Контроль качества. dzen.ru Умные камеры сканируют каждую гроздь на конвейере, отбраковывая повреждённые ягоды быстрее и точнее человека. dzen.ru Спектральный анализ определяет химический состав сусла в реальном времени, а алгоритмы предсказывают, каким получится вино ещё до завершения ферментации. dzen.ru
• Прогнозирование урожая. dzen.ru Искусственный интеллект анализирует исторические данные о погоде и урожайности, состояние почвы и растений в режиме реального времени, динамику созревания ягод по фотографиям с дронов, уровень сахара и кислотности на разных участках виноградника. dzen.ru
• Оптимизация процессов. digitalwinery.ru ИИ может автоматически регулировать параметры, такие как температура и уровень кислорода, для обеспечения оптимальных условий ферментации. digitalwinery.ru
• Создание персонализированных рекомендаций. habr.com Например, ИИ-платформа помогает энологам смешивать вина по вкусу потребителей. habr.com Алгоритм анализирует химический состав образца и сравнивает его с обширной базой данных предпочтений. habr.com
• Распознавание поддельного вина. trends.rbc.ru Нейросеть анализирует обнаруженные в вине вещества и формирует для каждого сорта химический портрет. trends.rbc.ru

Примеры успешного применения технологий машинного обучения в виноделии: винодельня Concha y Toro (Чили), винодельня Jackson Family Wines (США), винодельня Treasury Wine Estates (Австралия) и другие. digitalwinery.ru