- Rakstījuši Staff Demetropoulos un Will Small
- Biznesa reportieri
Attēla avots, Kara Maradins
Cara Maradin ir atbildīga par lielu skaitu vīna dārzu.
Viņa ir vīnkopības direktore lielajā amerikāņu vīna uzņēmumā Foley Family Farms un ir atbildīga par vairāk nekā 5200 akriem (2000 hektāriem) vīnogulāju, kas atrodas 1000 jūdžu attālumā no Kalifornijas un Oregonas.
Acīmredzot viņa nevar būt visur vienlaikus, taču, pateicoties mākslīgā intelekta tehnoloģijai, Maradina kundze var attālināti pārbaudīt katra vīna dārza ūdens prasības no sava klēpjdatora.
“Es varu doties tiešsaistē un redzēt, kāda apūdeņošana ir nepieciešama Santabarbarā, kas atrodas 300 jūdžu attālumā,” saka Maradins, kurš atrodas Napā, uz ziemeļrietumiem no Sanfrancisko.
Ja iepriekš vīnogulāju vajadzības pēc ūdens tika novērtētas, pamatojoties uz cilvēku spriedumiem un aprēķiniem, tagad Foley izmanto sensorus, ko ražojis Kalifornijā bāzētais apūdeņošanas uzņēmums Tule Technologies.
Sensori, kas izskatās kā mazas meteoroloģiskās stacijas, ir novietoti pāri vīna dārziem. Tie mēra mitruma līmeni, temperatūru, vēja ātrumu un citus vides mainīgos lielumus.
Visi šie dati pēc tam tiek ievadīti Tule mākslīgā intelekta programmatūras sistēmā, kas ir apmācīta aprēķināt, cik daudz mitruma iztvaiko no augsnes un vīnogulājiem dažādos laika apstākļos. Pēc tam AI nosaka, cik daudz apūdeņošanas ir nepieciešams vīnogulājiem un kad, un informē vīna dārzu pārvaldniekus, izmantojot lietotnes paziņojumu.
“Mēs vienmēr esam uz vietas,” piebilst Maradina kundze. “Taču dati palīdz mums pieņemt apzinātus lēmumus, pamatojoties uz zinātni, nevis tikai jūtām. Sajūtas nav sliktas, bet mums patīk izmantot datus.”
Foley Family Farms kopā ar savu māsas uzņēmumu Foley Family Wines ražo amerikāņu vīnus ar 23 dažādiem zīmoliem. Ar mākslīgo intelektu darbināmie apūdeņošanas sensori “uzlaboja vīnogu kvalitāti un konsistenci,” saka Maradina kundze.
Vēl viens sensoru ieguvums ir tas, ka tie var palīdzēt pārvarēt darbaspēka trūkumu, saka Toms Šaplands, Toll izpilddirektors. “AI nodrošina 24 stundas diennaktī uzmanīgu acu skatienu uz vīna dārzu.”
Tule arī veido ar AI darbinātu lietotni Tule Vision, kas var noteikt, cik izslāpuši ir vīnogulāji pēc tam, kad lietotājs ir ierakstījis dažas minūtes garu video par tiem. AI tika apmācīts, izmantojot simtiem vīnogulāju attēlu ar dažādām ūdens vajadzībām.
Citi ar mākslīgo intelektu darbināmu vīna dārzu uzraudzības iekārtu nodrošinātāji ir ASV tehnoloģiju gigants Cisco un mazāki uzņēmumi Ceres Imaging un Bloomfield AI.
Kad vīna darīšanā izmantotās vīnogas ir novāktas, tās tiek transportētas uz vīna darītavu raudzēšanai. Arī šeit tagad ienāk mākslīgais intelekts.
Kalifornijā bāzētais tehnoloģiju uzņēmums Tastry veido ar AI darbinātu lietotni, kas palīdz vīndariem izgatavot vīnu, kas patiks lielam skaitam patērētāju. Programmatūra to dara, analizējot vīna ķīmisko sastāvu un ātri salīdzinot to ar 248 miljonu ASV vīna dzērāju garšas preferenču datubāzi.
Garšīgi testi visam, sākot no vīna cukura līmeņa līdz skābumam un tanīniem. Pēdējie ir rūgti un savelkoši savienojumi, kas iegūti no vīnogu mizām, sēklām un kātiem.
Ideja ir tāda, ka Tastry var palīdzēt vīndariem labāk sajaukt gatavos vīnus no vairākiem bāzes vīniem, mainot katra procentuālo daudzumu, līdz tiek sasniegta populāra garša.
Aleksandrs Remijs, Kalifornijā bāzētā vīna zīmola Atlas Wine Company vadošais partneris un vīndaris, Tastry raksturo kā savu “GPS”.
“Ja es vēlētos izveidot savu sarkano maisījumu, es izvēlētos no 10 dažādiem vīna dārziem,” saka Remija kungs. “Šajā vietā AI patiešām spīd. Tas palīdz man definēt savu mērķi neatkarīgi no tā, vai es vēlos piesaistīt jaunāku auditoriju vai varbūt auditoriju, kas dod priekšroku konkurentu vīniem.
“Es varu ievadīt savus parametrus sistēmā, un tā sniegs ieteikumus, pamatojoties uz to.”
Attēla avots, Aleksandrs Remijs
Monika Kristmane ir vīndarības – vīna darīšanas zinātnes – profesore Hochschule Geisenheim Universitātē Vācijā. Viņa saka, ka liela apjoma vīna darītavām, kurām gadu no gada nepieciešama konsekvence, AI var būt īpaši noderīga.
Tomēr viņa arī brīdina, ka dažādu vīna komponentu mijiedarbību ir grūti paredzēt, un AI to vēl pilnībā neizprot.
Vīna tradicionālistiem mākslīgā intelekta izmantošana vīna darīšanā gan vīna dārzā, gan vīna darītavā ir apšaubāma. Viņi apgalvo, ka tas iznīcina amatu, kas var padarīt vīnu tik īpašu.
“Neviens algoritms nevar īsti saprast sarežģīto mijiedarbību starp klimatu, augsni un vīnogu šķirnēm, kas piešķir vīnam tā smalkumu un raksturu,” saka Džonatans Kleimans, Lielbritānijas restorānu uzņēmuma Tom Sellers Story Group galvenais someljē.
“Viņi arī nespēj novērtēt līdzsvara, struktūras un aromāta estētiku, kas raksturo izcilu vīnu [computer] Ārstēšana.”
Attēla avots, Foley ģimenes vīni
Vīna mazumtirgotāja Yapp Brothers izpilddirektors Toms Ešvorts saka, ka, ja viņš ražotu vīnu, viņš neizmantotu mākslīgo intelektu.
“Cik lielā mērā vīndaris ļauj AI pārņemt viņu lēmumu pieņemšanu, aizstājot simtiem gadu pieredzi, manuprāt, ir atkarīgs no jomas riska apetītes un paša AI precizitātes.
“Pagaidām es nenodošu AI lēmumu pieņemšanu par galvenajiem autentifikācijas procesiem, tāpat kā es ļautu AI vadīt klientu pakalpojumus bez uzraudzības.”
Atgriežoties Kalifornijā, Maradina kundze apgalvo, ka mākslīgais intelekts ir paredzēts, lai palīdzētu cilvēku vīna darītājiem, nevis tos aizstātu. “Mēs esam zābaki uz zemes, un paši vienmēr esam dāsni,” viņa saka.
“Kas īsti ir mākslīgais intelekts? [in wine] Pieņem pārdomātākus lēmumus, pamatojoties uz zinātni.
