Проект, анонсированный 15 октября 2026 года, основан на технологии, первоначальные разработки которой были проведены в Массачусетском технологическом институте (MIT), и которую компания Analog Devices продолжает совершенствовать.
Предложенное решение позволяет анализировать летучие химические сигналы, выделяемые виноградной лозой, суслом и вином, для получения ранней информации о биологических процессах и потенциальных рисках для качества.
Раннее обнаружение дефекта «аромат свежих грибов»: первый результат сотрудничества направлен на выявление риска дефекта, известного как «аромат свежих грибов» (FMA), связанного с ароматом свежих грибов в вине. Исследователи из Научно-исследовательского центра имени Роберта-Жана де Вогюэ компании Moët Hennessy разработали библиотеку образцов и связанных с ними данных для обучения алгоритмов машинного обучения, способных распознавать химические сигнатуры, связанные с этим дефектом.
По данным участвующих организаций, эта технология впервые позволила выявлять образцы с высоким риском развития фибромиалгии на ранней стадии, до того, как дефект можно было бы обнаружить с помощью стандартных процедур. Этот результат открывает возможность более раннего вмешательства в процесс виноделия и улучшения мониторинга рисков, которые могут повлиять на качество вина.
Химические датчики и машинное обучение для анализа сложных сигналов:
технологическая платформа Analog Devices сочетает в себе системы обнаружения химических веществ с алгоритмами машинного обучения и искусственного интеллекта. Она работает путем анализа широкого спектра химической информации и выявления наиболее релевантных сигналов для распознавания закономерностей, связанных с биологическими процессами и изменениями качества. Вместо простого поиска заранее определенных условий, система использует машинное обучение на основе сложных химических данных для выявления взаимосвязей, которые могут остаться незамеченными при использовании других методов. Эта возможность призвана предоставить исследователям, виноградарям и виноделам дополнительную информацию о состоянии винограда и вина.
Перспективные применения в диагностике болезней винограда и оценке почвы.
Помимо обнаружения фибромиалгии, три организации изучают другие области применения этой технологии в виноградарстве и виноделии. Среди изучаемых возможностей — ранняя диагностика болезней винограда, оценка почвы и выявление других дефектов, которые могут повлиять на урожайность. Проект также включает анализ рисков, связанных с изменением климата и некоторыми сопутствующими явлениями, такими как лесные пожары. Эти области применения пока находятся на стадии исследования.
Цель сотрудничества — предоставить инструменты поддержки принятия решений, не заменяя при этом опыт и знания специалистов, ответственных за выращивание винограда и виноделие.
Сотрудничество в области полупроводников, виноградарства и научных исследований:
проект объединяет возможности трех организаций с различными специализациями. Компания Analog Devices, через свое подразделение ADI Health Solutions, предоставляет сенсорную платформу и машинное обучение для анализа химических сигналов. Компания Moët Hennessy вносит свой вклад, используя свой опыт в виноградарстве и виноделии, а также данные и образцы, собранные ее исследовательским центром. Калифорнийский университет в Дэвисе, в свою очередь, предоставляет свои научные знания в области виноградарства и виноделия.
Мануэль Реман, член исполнительного комитета Moët Hennessy и руководитель отдела исследований и разработок, подчеркивает, что эта технология позволяет интерпретировать химические сигналы, исходящие от винограда и вина, для прогнозирования рисков для качества до того, как они станут видимыми.
Макс Шулакер, руководитель ADI Health Solutions, отмечает, что результат, полученный с помощью FMA, представляет собой первый шаг вперед в развитии платформы с потенциально более широким спектром применения в изучении живых систем.
Бен Монпетит из Калифорнийского университета в Дэвисе подчеркивает важность сочетания новых технологических инструментов с подготовкой специалистов, способных интерпретировать данные и использовать их при принятии решений.
Возможное расширение применения в других отраслях промышленности.
Помимо первоначального применения в винодельческой отрасли, компания Analog Devices планирует расширить доступность этой технологии для будущих промышленных применений. Moët Hennessy и Калифорнийский университет в Дэвисе также изучают, как разработка общих справочных библиотек может принести пользу всей виноградарской и винодельческой отрасли. Сотрудничество продолжит изучать использование химических сигнатур и машинного обучения для получения информации о биологических процессах, раннего выявления рисков и поддержки принятия решений профессионалами отрасли.
