Expertinnen und Experten für Wein, sogenannte Sommeliers, werden dahingehend ausgebildet, aus dem komplexen Substanzgemisch Wein geruchsaktive Stoffe (qualitätsgebende sowie qualitätsmindernde) genau zu erfassen und zu erkennen. Sie verknüpfen dabei die Geruchsinformationen mit Hintergrundinformationen zur Herkunft und Herstellung sowie zum Alter und weiteren Merkmalen des Weines. Bei entsprechend breiter Wissensbasis sind Sommeliers in der Lage, unbekannte Weine über den Geruch korrekt beurteilen und einstufen zu können.

KI zum Sommelier ausbilden

Im Projekt PINOT geht man nun davon aus, dass auch eine KI dazu fähig sein kann. Auf Basis von digital erfassten Weinaromen soll die KI am Ende des Projektes Herkunft und Herstellungsweisen von unbekannten Weinen klar benennen können. Ähnlich wie beim Menschen wird auch bei der KI mit wachsender Datenbasis die Treffergenauigkeit immer weiter erhöht.

In die Datenbasis der KI werden neben den Daten zur Aromaanalytik auch Daten aus standardisierten Verfahren der Humansensorik (eine feste Gruppe von Fachpersonen führt eine sensorische Beurteilung des Weins durch) sowie die sogenannten Metadaten des Weines (u.a. Herkunft, Herstellung, Alter) einfließen. Der Mehrwert von PINOT liegt darin, dass die KI all diese Informationen in Bezug setzen wird und digital nutzbar macht.

Informationsfluss vom Rebstock bis ins Weinglas

Im Projekt PINOT sollen ein Laborsystem und ein mobiles Handgerät entwickelt werden. Damit kann dann erstmals ganz flexibel und über die gesamte Wertschöpfungskette eine automatisierte Aromaanalytik in den Herstellungs- aber auch Handelsprozessen des Weins eingesetzt werden. Zeit- und kostenintensive Labor- und humansensorische Analysen würden durch die „künstliche Nase“ eingespart und ersetzt werden.

Eine datenbasierte und objektive Analyse durch die KI wird den Weinhandel sowie die Konsumentinnen und Konsumenten befähigen, die Authentizität der Weine selbstständig überprüfen zu können. Umgekehrt erhalten Herstellerinnen und Hersteller der Weine wichtige qualitätsbezogene Informationen zur Prozesssteuerung und Qualitätssicherung. So können zum Beispiel frühe Warnungen vor bestimmten Fehlaromen helfen, rechtzeitig Gegenmaßnahmen einzuleiten, und damit möglicherweise ganze Chargen vor dem Ausschuss retten.

• Projektname: PINOT (Projekt zur Entwicklung einer Künstlichen Intelligenz für oenologische Technologie)
• Ziel: Entwicklung eines Aromadetektors für die Weinproduktion und den Handel mit Wein, um die Qualitätssicherung, die Rückverfolgbarkeit und Sicherstellung der Authentizität von Wein zu verbessern
• Ansatz: Nutzung eines Multisensor-basierten Prozessmessverfahrens zur Bestimmung geruchsaktiver Stoffe in Kombination mit einer KI-gestützten Analyse
• Eingesetzte Künstliche Intelligenz: KI-gestützte Auswahl und Kombination geeigneter Sensoren; KI-gestützt Fusionierung und Aufbereitung der Messdaten zu vereinheitlichten digitalen Repräsentationen und Metriken; KI-gestützte Herstellung einer Verbindung zu humansensorischen Analysen (inkl. sprachlicher Beschreibungen)
• Hauptstandort: Neustadt an der Weinstraße, Rheinland-Pfalz
• Projektkoordination: Dienstleistungszentrum Ländlicher Raum (DLR) Rheinpfalz, Weincampus Neustadt
• Projektbeteiligte: Weincampus Neustadt des Dienstleistungszentrum Ländlicher Raum (DLR) Rheinpfalz, Umwelt-Campus Birkenfeld der Hochschule Trier, Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen (IIS), Wille Engineering, Genie Enterprise Inc., Weingut Lergenmüller Gbr, Vineyard Cloud GmbH
  

Erschienen am 21. Jan. 2022 im Format Infotext

Adresse

KI-Projekt PINOT
67435 Neustadt an der Weinstraße, Rheinland-Pfalz

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