El primer seminario asociado a la línea de “Herramientas digitales y toma de decisiones” del centro VitiScience, reunió a distintos investigadores que orientan su trabajo hacia un mismo objetivo: usar datos y tecnologías para apoyar el trabajo de enólogos y agrónomos.
Un modelo que busca predecir en tiempo real el comportamiento de bacterias durante la fermentación. Un gemelo digital, aún en desarrollo, capaz de simular más de 1,44 billones de estados de coordinación en bodega. Cámaras de bajo costo para interpretar el viñedo desde el aire. Estos fueron algunos de los proyectos en curso que investigadores del centro VitiScience presentaron en un seminario realizado en la Facultad de Agronomía y Sistemas Naturales UC, en el marco de la línea de “Herramientas digitales y toma de decisiones” .Expusieron los investigadores adjuntos Lorenzo León (INIA) y Pedro Saa, el investigador colaborador Miguel Araya, y Cristóbal Torrealba, estudiante del Doctorado en Ingeniería y Ciencia con la Industria UC.
Un modelo en desarrollo para predecir la fermentación
El investigador adjunto, Pedro Saa, académico del Departamento de Ingeniería Química y Bioprocesos UC, expuso el trabajo que realiza en torno a un modelo cinético para caracterizar el comportamiento de la bacteria Lactobacillus brevis TC46 durante la fermentación maloláctica. Según los resultados preliminares de su investigación, concentraciones de etanol superiores al 10% generarían un estrés severo que reduciría la viabilidad bacteriana y frenaría el proceso. El equipo trabaja además en incorporar un modelo de inhibición competitiva por ácido láctico, y ha observado indicios de que el tipo de levadura usado en la fermentación previa incidiría en la velocidad de crecimiento de la bacteria.
Para el Dr. Pedro Saa, sin embargo, estos hallazgos son solo un paso hacia una meta más amplia: convertir ese conocimiento en una herramienta que opere directamente sobre el proceso productivo.
“Lo que trabajo tiene que ver con entender mejor el proceso de fermentación, generar modelos que permitan predecir en tiempo real qué está ocurriendo y, sobre todo, que permitan operar sobre el proceso para que funcione de la manera más óptima posible”, explicó Saa.
Un gemelo digital en construcción
Por su parte, Cristóbal Torrealba, candidato a Doctor en Ingeniería y Ciencia con la Industria UC, presentó el avance de su proyecto doctoral que desarrolla junto a Viña Concha y Toro, en torno a la complejidad de coordinar múltiples estanques, programas de productos y ventanas de decisión en bodega, una combinatoria que puede superar 1,44 billones de estados posibles, muy por encima de la capacidad de gestión humana. Como respuesta a este desafío, su equipo está desarrollando un gemelo digital que busca simular en tiempo real la fermentación del Sauvignon Blanc y permitir ajustar dinámicamente nutrición y temperatura, con miras a maximizar la calidad aromática y reducir el gasto energético.
Consultado sobre el rol que busca cumplir esta tecnología en la enología, Torrealba asegura que el objetivo no es reemplazar al enólogo, sino ampliar el alcance de su labor. “Buscamos generar herramientas que impulsen y faciliten su trabajo, para que puedan llegar más allá con sus propios conocimientos enológicos, y que no tengan que destinar su tiempo a una coordinación básica de la operación”, explicó.
Explorando el viñedo con visión artificial
La digitalización también se está explorando en terreno. El Dr. Miguel Araya expuso cómo su equipo está aplicando técnicas geoestadísticas como el kriging para interpolar datos de vigor, rendimiento y calidad de las plantas, con el fin de mapear la variabilidad espacial del viñedo. También presentó pruebas en curso con herramientas de bajo costo computacional, como cámaras RGB, para calcular un índice de porosidad que estimaría la superficie foliar y su relación con la productividad y la susceptibilidad a enfermedades.
Finalmente el investigador del Instituto de investigaciones Agropecuarias, Lorenzo León, cerró el seminario compartiendo los desafíos que enfrenta su equipo al aplicar visión por computadora en ambientes agrícolas complejos. Mediante redes neuronales convolucionales (CNN) y modelos Transformers, han logrado avances en la detección y conteo automático de nudos, yemas y racimos en condiciones reales de iluminación y follaje variable, alcanzando hasta ahora precisiones de un 62% en la identificación de estos objetos, de tamaño extremadamente pequeño en el campo.
En una industria marcada por el cambio climático, la escasez hídrica y la creciente exigencia de eficiencia, estos proyectos buscan consolidar al Centro VitiScience en un aliado de quienes trabajan en el vino, dotándolos de herramientas innovadora para enfrentar los desafíos presentes y futuros de la vitivinicultura.
