Gloria Ferrer 葡萄园经理 Brad Kurtz 表示，Gloria Ferrer Caves and Vineyards 使用人工智能来跟踪索诺玛县卡内罗斯葡萄酒产区 330 英亩葡萄藤的生长情况、调节用水量并预测产量。
“我对他们正在开发的东西的可能到非常兴奋，”库尔茨谈到格洛丽亚·费雷尔的人工智能合作伙伴关系时说道。“你无法手动获得这种级别的数据。没有办法获得这种粒度。”
人工智能将计算机学习与大型数据集相结合，可用于从语言处理、语音识别到图像创建等许多学科。格洛丽亚·费雷尔 (Gloria Ferrer) 采用了多种不同的人工智能技术，其中一项技术基于烤面包机大小的相机拍摄的数千张单株葡萄藤图像创建了一种算法，该相机经常在葡萄园中移动。该算法将帮助酿酒师确定未来的葡萄产量。
专注于灌溉规划的人工智能公司 Tule Technology 的首席执行官汤姆·沙普兰 (Tom Shapland) 表示，人工智能可以简单地描述为“一个可以做我们通常认为人类会做的事情的计算机系统”。
不屈的过去遇见未来
葡萄园管理者传统上依靠历史参考和人类观察来监测葡萄树的健康状况及其潜在产量。
即使是最彻底的葡萄园管理者也无法获得其最终产量的完全代表性样本。库尔茨表示，“世界上最好的农作物估算师”手动进行估算，在农作物开花前的误差幅度约为 20%。
“我们现在正在就收获期间的产量签署和授权合同，”库尔茨在走过一排霞多丽葡萄时说道。“如果你有一个 10 英亩的葡萄园，如果算上该区块中 1% 的葡萄藤，那么你说的可能是 100 棵葡萄藤。这是一项艰巨的任务。”
葡萄园的产量对于随后的酿酒过程非常重要。就像蛋糕的配方一样，葡萄的比例需要恰到好处才能创造出葡萄酒的预期风味。
“如果我认为我们需要 1,000 吨葡萄来生产我们可以在特定年份出售的葡萄酒，突然之间，我会进行作物估算，结果发现还有 900 吨葡萄——我们还缺 100 吨葡萄，”库尔茨说道。“所以我需要出去买一些水果，反之亦然。”
但今年，库尔茨从 Bloomfield AI 的烤面包机大小的相机中获取数据，该相机创建并存储每株植物的数字副本。
该相机安装在拖拉机的前部，可以拍摄每种植物的数千张图像。匹兹堡首席执行官马克·德桑蒂斯 (Mark DeSantis) 表示，就像使用大量合成图像创建人工智能生成的图像一样，Bloomfield AI 的技术基于捕获的图像创建了一种算法，可以比手动方法更准确地预测产量。总部位于布卢姆菲尔德机器人公司，在圣赫勒拿设有办事处。
“它正在拍摄一张非常非常详细的图像，并且是在像素级别上拍摄的，”德桑蒂斯说。“它正在寻找与人类在观察你的藤蔓时相同的图案和特征......他们正在寻找它们的大小或颜色，有多少簇，叶子; 卷须、走廊和所有这些特征。”
周二，当库尔茨走过格洛丽亚·费雷尔 (Gloria Ferrer) 的霞多丽葡萄藤时，他发现了一根葡萄藤，他怀疑那里有一只老鼠吃掉了正在萌芽的花蕾。附近，一辆装有布卢姆菲尔德相机的拖拉机本赛季第一次穿过葡萄园，捕捉到了缺失的花蕾，更新了库尔茨在应用程序上用手指滑动即可获得的预测产量。
“产量监控只是这项技术给农业带来的影响的一小部分，”库尔茨说。
干旱与适应
压力室，也称为“压力炸弹”，传统上用于测量葡萄藤与水的紧密程度，这可以表明葡萄藤承受的压力有多大——这是确保葡萄质量的关键措施。
它从藤蔓上取下一片叶子，将其包裹在塑料袋中，并在罐中使用氮气对其施加压力。当施加足够的气压时，叶子会释放水分并提供读数来指示植物的压力程度。
“教授某人是一项相当高水平的技能，”库尔茨说。“你必须有一个非常好的技术人员才能出去读取读数。就像我说的，这需要很多时间。”