Hoe AI de Wijnbouw Hervormt

De wijnbouw staat voor grote uitdagingen door klimaatverandering, toenemende milieueisen, en de groeiende vraag naar kwaliteit en duurzaamheid van consumenten.

Welke kansen kunnen moderne AI technologieën in de toekomst bieden en welke praktische AI toepassingen zijn er nu al beschikbaar voor innovatieve en duurzame wijngaardeniers?

 

AI Uitdagingen

Ook de wijnbouw wordt geconfronteerd met de moderne uitdagingen van deze tijd, zoals klimaatverandering, strengere milieueisen en een kritische consument. In hoeverre kunnen moderne AI technologieën de wijngaardenier helpen?


Klimaatverandering

De wijnindustrie is bijzonder gevoelig voor klimaatverandering.  Hittegolven, droogtes en extreme regenval kunnen de kwaliteit en de opbrengst van druiven negatief beïnvloeden.

AI technologie kan wijnboeren in staat stellen zich aan te passen aan deze snel veranderende omstandigheden. Verderop in dit artikel lees je welke technologieën er binnenkort aankomen en welke nu al worden toegepast.

 

Duurzaamheid en Milieu:

De FAO (Voedsel- en Landbouworganisatie van de Verenigde Naties) heeft gerapporteerd dat de landbouwsector verantwoordelijk is voor ongeveer 70% van het wereldwijde zoetwaterverbruik. Hier wordt steeds kritischer naar gekeken. Traditionele landbouwmethoden leiden vaak tot overmatig waterverbruik en bodemuitputting.

AI kan dit probleem aanpakken door precisielandbouw. Hierbij worden water en meststoffen alleen worden gebruikt waar en wanneer dat strikt noodzakelijk is, waardoor het waterverbruik sterk wordt gereduceerd.

 

Kritische consument

Consumenten verwachten steeds hogere kwaliteit en hechten steeds meer waarde aan de kwaliteit en duurzaamheid van hun wijnen.

AI technologie biedt nieuwe tools voor nauwkeurige monitoring en analyse, waardoor wijnboeren de kwaliteit van hun druiven kunnen optimaliseren.

AI-gestuurde systemen zijn bijvoorbeeld zeer nauwkeurig in staat om de optimale oogstmomenten te detecteren. Dit leidt uiteraard tot een betere kwaliteit.

 

AI Toepassingen

AI technologie wordt op dit moment al op diverse manieren toegepast in de wijnbouw om de uitdagingen van de sector aan te pakken. De toepassen die nu op de markt komen richten zich voornamelijk op detailanalyse op plantniveau in de wijngaard en autonome robots die zelfstandig het werk kunnen doen.

 

Detailanalyse op Plantniveau

Door geavanceerde machine learning-algoritmes te combineren met satelliet- en dronebeelden krijgt de wijngaardenier een gedetailleerd inzicht in de gezondheid en het potentieel van zijn wijngaarden. Op verschillende plaatsen in de wereld worden op dit moment dergelijke toepassingen ontwikkeld.

Een voorbeeld hiervan is Deepplanet.ai, een AgriTech start-up vanuit de Oxford University. Hun product VineSignal combineert satellietbeelden en weersdata met gespecialiseerde camera’s op drones die gedetailleerde beelden maken van de individuele wijnranken. Hiermee kunnen potentiële problemen op bladniveau vroegtijdig worden gedetecteerd.

Door deze informatie te combineren met historische data kan er een gedetailleerde analyse worden gemaakt van de gezondheid van de wijngaard. Door de veranderingen in de stressniveaus van de wijnrank te analyseren, bijvoorbeeld door droogte, ziektes, plagen of een tekort aan voedingsstoffen, kan de wijngaardenier tijdig en op plantniveau ingrijpen.

Ook wordt dit systeem gebruikt om op basis van alle verzamelde data nauwkeurige voorspellingen te doen over bijvoorbeeld het ideale oogstmoment en hoe de opbrengst en de kwaliteit van de wijngaard sterk kan verbeteren.

 

Slimme Robots in de Wijngaard

AI aangestuurde robots kunnen inmiddels ook zelfstandig precisietaken uitvoeren in de wijngaard. Hierbij kun je denken aan snoeien, onkruidbestrijding, het toedienen van meststoffen en het monitoren van de gewasgezondheid.

Deze robots analyseren elke wijnstok individueel en bepalen vervolgens zelfstandig welke takken en scheuten moeten worden gesnoeid om optimale groei en opbrengst te bevorderen. Deze AI robots gebruiken data over de gezondheid, de groeipatronen en de omgeving van de wijnstok om de beste snoeibeslissingen te nemen.

Ook kunnen deze robots onkruid met precisie te bestrijden. Dit doen ze bijvoorbeeld met een warm water straal of mechanisch zonder dat er chemische middelen aan te pas komen.

Wat deze robots bijzonder maakt, is hun vermogen om zelfstandig in real-time beslissingen te nemen op basis van de data die ze verzamelen. Als de robot bijvoorbeeld detecteert dat een bepaald deel van de wijngaard extra water nodig heeft, kan het direct beslissen om die sectie te irrigeren, terwijl andere delen worden overgeslagen om water te besparen.

Een voorbeeld hiervan is het bedrijf Verdant Robotics uit Silicon Valley. De autonome robot van dit bedrijf is specifiek ontworpen voor het uitvoeren van precisietaken in de wijngaard. Deze robots zijn uitgerust met meerdere sensoren, camera's en AI-algoritmen die hen in staat stellen om in de wijngaarden zelfstandig te navigeren in de wijngaard en essentiële landbouwactiviteiten met precisie uit te voeren.

Deze technologie vermindert niet alleen de behoefte aan menselijke arbeid, maar zorgt er ook voor dat elke wijnstok optimaal wordt beheerd. Ook dit leidt uiteraard weer tot hogere opbrengsten en betere druivenkwaliteit.


AI Belofte

De komende jaren zullen we nog veel meer innovatieve AI-toepassingen in de wijnbouw gaan zien. Zo kunnen nieuwe duurzame druivenrassen sneller worden ontwikkeld en wordt er gewerkt aan volledig geautomatiseerde wijngaarden.

 

Volledig Geautomatiseerde Wijngaarden

In de toekomst zouden wijngaarden volledig kunnen worden geautomatiseerd met behulp van AI-gestuurde robots en drones. Deze technologieën zullen in staat zijn om alle aspecten van de wijnproductie te beheren, van het planten van wijnstokken tot het oogsten van druiven, zonder menselijke tussenkomst.

Dit leidt tot meer efficiëntie en een minder arbeidskosten. Bovendien zal het gebruik van AI voor real-time monitoring en aanpassing van wijngaardomstandigheden bijdragen aan een verdere  verbeterde duurzaamheid en consistentie van de wijnkwaliteit.

Een rapport van McKinsey & Company voorspelt dat volledig geautomatiseerde landbouw in de komende tien jaar een ware revolutie teweeg kan brengen, met een geschatte toename van de efficiëntie met 70% . Dit geldt ook voor de wijnbouw, waar AI-gestuurde systemen in staat zullen zijn om automatisch te reageren op weersveranderingen, bodemvochtigheid, plagen en andere omgevingsfactoren.

 

AI-gedreven Genetische Selectie en Veredeling

AI technologie zou ook een rol gaan spelen in de genetische selectie en veredeling van druivenrassen.

De ontwikkeling van nieuwe rassen die beter bestand zijn tegen klimaatverandering, ziekten en plagen is nu nog een tijdrovend proces. Het duurt vaak tientallen jaren voor een nieuw druivenras volledig is uitontwikkeld. Daarbij is ook slechts een klein deel van deze ontwikkelingen uiteindelijk succesvol.

Door gebruik te maken van machine learning, AI en genetische data-analyse kunnen nieuwe druivenvariëteiten worden in veel kortere tijd succesvol worden ontwikkeld.

Deze nieuwe rassen kunnen bijvoorbeeld zo worden ontwikkeld dat ze minder water en chemische middelen nodig hebben. Bovendien kan dit leiden tot de ontwikkeling van druiven met unieke smaakprofielen.

AI Voorlopers

Wereldwijd zijn er nu al een aantal grote en innovatieve wijnproducenten die AI technologie nu al toepassen.

Deze wijnhuizen hebben nu al fors geïnvesteerd in de nieuwste AI-technologieën. Zo hebben AI gestuurde irrigatiesystemen hebben het waterverbruik in droogtegevoelige regio’s zoals Penedès en Priorat al met zo’n 25% kunnen verminderen. Hun ervaringen zijn belangrijk voor de innovatie in de sector.

Familia Torres is wellicht het meest innovatieve wijnhuis in Spanje. De 5e generatie beheert zo’n 2400 hectare in de regio’s Rioja, Ribera del Duero, Rueda, en zelfs in Chili en California. Zo’n 40 procent van hun wijngaarden is inmiddels biologisch.

Sinds 2008 zet de Familia Torres serieuze stappen tegen de klimaatverandering en is ze oprichter van het International Wineries for Climate Action, waarbij ze zich inzetten voor het terugdringen van CO2 uitstoot in de wijnsector.

Ook Jackson Family Wines in California is een belangrijk lid van de IWCA en een voorloper bij het toepassen van AI technieken op hun wijngaarden.

Andere voorlopers zijn Banfi in Toscane, bekend van de Brunello di Montalcino en Penfolds, één van de meest gerespecteerde wijnhuizen in Australië.

Tot slot

Door het gebruik van geavanceerde AI technologieën kunnen wijnboeren hun analyse en productie en kwaliteit optimaliseren.

Als we vooruitkijken, zal de integratie van AI in de wijnbouw waarschijnlijk alleen maar toenemen, met tal van nieuwe innovaties die nog moeten komen.