El proyecto, anunciado el 15 de octubre de 2026, se basa en una tecnología cuyos primeros desarrollos proceden de investigaciones realizadas en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y que Analog Devices continúa perfeccionando.
La solución permite analizar las señales químicas volátiles emitidas por las vides, el mosto y el vino para obtener información temprana sobre procesos biológicos y posibles riesgos de calidad.
Detección temprana del defecto Fresh Mushroom Aroma El primer resultado de la colaboración se centra en la detección del riesgo de aparición del defecto conocido como Fresh Mushroom Aroma (FMA), asociado a un aroma de champiñón fresco en el vino. Los investigadores del Centro de Investigación Robert-Jean de Vogüé de Moët Hennessy han desarrollado una biblioteca de muestras y datos asociados para entrenar algoritmos de aprendizaje automático capaces de reconocer las firmas químicas relacionadas con este defecto.
Según las entidades participantes, la tecnología ha permitido identificar por primera vez muestras con un riesgo elevado de desarrollar FMA en una fase temprana, antes de que el defecto pudiera detectarse mediante los procedimientos habituales. Este resultado abre la posibilidad de intervenir antes durante el proceso de elaboración y de mejorar el seguimiento de los riesgos que pueden afectar a la calidad del vino.
Sensores químicos y aprendizaje automático para analizar señales complejas
La plataforma tecnológica de Analog Devices combina sistemas de detección química con algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Su funcionamiento se basa en analizar un amplio conjunto de información química e identificar las señales más relevantes para reconocer patrones relacionados con procesos biológicos y alteraciones de calidad. En lugar de limitarse a buscar condiciones previamente definidas, el sistema utiliza el aprendizaje a partir de datos químicos complejos para identificar relaciones que podrían pasar inadvertidas con otros métodos. Esta capacidad está orientada a proporcionar a investigadores, viticultores y enólogos información adicional sobre el estado de las uvas y el vino.
Aplicaciones futuras en enfermedades de la vid y evaluación del suelo
Más allá de la detección de FMA, las tres organizaciones están investigando otras aplicaciones de la tecnología en viticultura y enología. Entre las posibilidades estudiadas se encuentran la detección temprana de enfermedades de la vid, la evaluación del suelo y la identificación de otros defectos que pueden afectar a la producción. El proyecto también contempla el análisis de riesgos relacionados con el cambio climático y determinados fenómenos asociados, como los incendios forestales. Estas aplicaciones todavía se encuentran en fase de investigación.
El objetivo de la colaboración es proporcionar herramientas de apoyo a la toma de decisiones, sin sustituir la experiencia y los conocimientos de los profesionales responsables del cultivo de la vid y la elaboración del vino.
Una colaboración entre semiconductores, viticultura e investigación
El proyecto reúne las capacidades de tres organizaciones con especializaciones diferentes. Analog Devices, a través de su unidad ADI Health Solutions, aporta la plataforma de sensores y aprendizaje automático para el análisis de firmas químicas. Moët Hennessy contribuye con su experiencia en viticultura y elaboración de vinos, así como con los datos y muestras recopilados por su centro de investigación. Por su parte, UC Davis participa con sus conocimientos científicos en viticultura y enología.
Manuel Reman, miembro del Comité Ejecutivo de Moët Hennessy y responsable de I+D, destaca que la tecnología permite interpretar las señales químicas de las uvas y el vino para anticipar riesgos de calidad antes de que sean visibles.
Max Shulaker, responsable de ADI Health Solutions, señala que el resultado obtenido con FMA constituye el primer avance de una plataforma con posibles aplicaciones más amplias en el estudio de sistemas vivos.
Ben Montpetit, de UC Davis, subraya la importancia de combinar nuevas herramientas tecnológicas con la formación de profesionales capaces de interpretar los datos y utilizarlos en sus decisiones.
Posible extensión a otras aplicaciones industriales
Además de las aplicaciones iniciales en el sector vitivinícola, Analog Devices prevé ampliar la disponibilidad de esta tecnología para futuras aplicaciones industriales. Moët Hennessy y UC Davis también están estudiando cómo el desarrollo de bibliotecas de referencia compartidas podría beneficiar al conjunto del sector de la uva y el vino. La colaboración continuará explorando el uso de firmas químicas y aprendizaje automático para obtener información sobre procesos biológicos, detectar riesgos de forma anticipada y apoyar las decisiones de los profesionales del sector.
