{"id":14966,"date":"2026-10-14T16:45:47","date_gmt":"2026-10-14T14:45:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.shincommunication.com\/?p=14966"},"modified":"2026-10-15T16:39:13","modified_gmt":"2026-10-15T14:39:13","slug":"analog-devices-e-uc-davis-tecnologia-allavanguardia-per-moet","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.shincommunication.com\/de\/analog-devices-e-uc-davis-tecnologia-allavanguardia-per-moet\/","title":{"rendered":"Analog Devices e UC Davis: tecnologia all\u2019avanguardia per Mo\u00ebt"},"content":{"rendered":"

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Fare evolvere la produzione vinicola grazie a una tecnologia innovativa di rilevamento delle firme chimiche basata su AI. I ricercatori hanno dimostrato di poter identificare le complesse firme chimiche emesse dall\u2019uva e dal vino, nonch\u00e9 prevedere i rischi per la qualit\u00e0 nella produzione vinicola in modo pi\u00f9 rapido ed economico rispetto ai metodi tradizionali.<\/em><\/p>\n

Mo\u00ebt Hennessy, la divisione vini e spirit del gruppo LVMH, Analog Devices, Inc. (ADI), leader globale nel settore dei semiconduttori, e la University of California, Davis, prestigioso ateneo di fama mondiale, hanno annunciato una collaborazione di assoluta avanguardia per introdurre una nuova generazione di tecnologie, con l\u2019obiettivo di migliorare la qualit\u00e0 del vino e contribuire alla vitalit\u00e0 dei vigneti nel lungo periodo.<\/p>\n

Questa collaborazione si basa su una tecnologia innovativa che affonda le proprie radici nelle prime ricerche condotte al Massachusetts Institute of Technology (MIT). Oggi ADI continua a sviluppare una piattaforma tecnologica per l\u2019analisi delle firme chimiche in un\u2019ampia gamma di applicazioni e, insieme ai team di Mo\u00ebt Hennessy e di UC Davis, ne sta esplorando l\u2019impiego nella viticoltura e nella produzione vinicola. L\u2019iniziativa mira a rilevare e interpretare le firme chimiche volatili emesse dalle viti, dal mosto e dal vino, fornendo ai team di viticoltura ed enologia indicazioni tempestive sui processi biologici e sui potenziali rischi per la qualit\u00e0.<\/p>\n

Un\u2018anteprima mondiale: prevedere l\u2019aroma di fungo fresco prima che si sviluppi<\/strong><\/p>\n

Il primo risultato importante della collaborazione riguarda una delle sfide pi\u00f9 complesse per la qualit\u00e0 nel settore vinicolo: l\u2019aroma di fungo fresco (Fresh Mushroom Aroma, FMA). I ricercatori del Robert-Jean de Vog\u00fc\u00e9 Research Center di Mo\u00ebt Hennessy hanno creato una raccolta unica di campioni e dei relativi dati, utilizzata per addestrare algoritmi di apprendimento automatico a riconoscere le firme chimiche associate a questo rischio qualitativo. Per la prima volta, la tecnologia ha identificato con successo, in una fase precoce, campioni con un rischio elevato di sviluppare FMA, molto prima che il difetto potesse essere rilevato con i metodi tradizionali. Questa innovazione apre nuove possibilit\u00e0 per una gestione proattiva della qualit\u00e0: intervenire prima pu\u00f2 cambiare radicalmente il modo in cui i rischi qualitativi vengono monitorati durante l\u2019intero processo di vinificazione.\u00a0Grazie alla piattaforma di rilevamento e apprendimento automatico di ADI, il sistema analizza un ampio spettro di informazioni chimiche e utilizza l\u2019intelligenza artificiale per individuare i segnali pi\u00f9 rilevanti, facendo emergere eventualit\u00e0 che altrimenti potrebbero passare inosservate. Invece di cercare soltanto condizioni predefinite, la piattaforma apprende continuamente dai dati chimici complessi, permettendo di comprendere pi\u00f9 a fondo l\u2019attivit\u00e0 biologica e i rischi qualitativi emergenti.<\/p>\n

Una piattaforma tecnologica dalle molteplici applicazioni future<\/strong><\/p>\n

\"\"<\/a>Oltre che per il rilevamento dell\u2019FMA, le organizzazioni considerano questa tecnologia una piattaforma scalabile per l\u2019analisi dei sistemi viventi, con potenziali applicazioni in tutti i contesti in cui i processi biologici generano firme chimiche significative, misurabili, interpretabili e utilizzabili per direzionare le decisioni. Tra le ulteriori applicazioni oggetto di ricerca figurano il rilevamento precoce delle malattie della vite, la valutazione dei suoli e l\u2019identificazione di altri difetti, in particolare di quelli legati ai cambiamenti climatici e agli eventi a essi correlati, come gli incendi boschivi. L\u2019obiettivo \u00e8 supportare senza sostituire le competenze umane, fornendo a ricercatori, viticoltori ed enologi strumenti di supporto per rilevare i fenomeni in anticipo, ottenere informazioni pi\u00f9 approfondite. La tecnologia \u00e8 progettata per valorizzare le competenze di viticoltori e produttori, offrendo ulteriori informazioni, contesto e preservando al tempo stesso l\u2019artigianalit\u00e0, l\u2019esperienza e la capacit\u00e0 di giudizio che restano centrali nella produzione di vini d\u2019eccellenza.<\/p>\n

Una collaborazione internazionale tra tecnologia, AI e bioscienza<\/p>\n

La collaborazione tra realt\u00e0 di eccellenza ha miscelato competenze in ambiti diversi ma altamente sinergiche; da un lato, Mo\u00ebt Hennessy, dall\u2019altro Analog Devices (ADI). Attraverso la divisione ADI Health Solutions, ADI sviluppa inoltre soluzioni basate sull\u2019intelligenza artificiale a supporto della salute delle persone e della sostenibilit\u00e0 del pianeta. UC Davis, che completa la partnership, \u00e8 riconosciuta a livello internazionale come una delle pi\u00f9 autorevoli istituzioni nei campi della viticoltura e dell\u2019enologia. Guardando oltre questa collaborazione, ADI prevede di rendere la tecnologia disponibile per un pi\u00f9 ampio ventaglio di applicazioni industriali, mentre Mo\u00ebt Hennessy e UC Davis stanno esplorando il potenziale di librerie di riferimento condivise a beneficio di tutta l’industria del vino.<\/p>\n

Manuel Reman, membro del Comitato esecutivo di Mo\u00ebt Hennessy con responsabilit\u00e0 su Ricerca e Sviluppo e membro del Comit\u00e9 Champagne: \u00abQuesta innovazione segna l\u2019inizio di un nuovo capitolo per la viticoltura e la produzione vinicola. Possiamo rilevare e interpretare rapidamente il linguaggio chimico dell\u2019uva e del vino, anticipando i rischi per la qualit\u00e0 prima che diventino visibili. Oltre a rappresentare un risultato tecnologico, questa innovazione apre un modo completamente nuovo di comprendere e lavorare: un approccio che ci aiuter\u00e0 a produrre vini d\u2019eccellenza e, al tempo stesso, a costruire una maggiore resilienza per il futuro\u00bb.<\/em><\/p>\n

Max Shulaker, responsabile dell\u2019unit\u00e0 ADI Health Solutions: \u00abQuesta collaborazione riunisce competenze di primo livello nei sistemi di rilevamento avanzati basati sull\u2019intelligenza artificiale e nella viticoltura, per realizzare qualcosa che prima era impossibile: leggere il linguaggio chimico emesso dagli stessi sistemi viventi. Riconoscendo queste firme prima di quanto consentano i metodi tradizionali, la tecnologia pu\u00f2 aiutare i produttori a passare da una gestione reattiva dei rischi per la qualit\u00e0 a un approccio preventivo. Il nostro primo risultato riguarda l\u2019aroma di fungo fresco, ma rappresenta l\u2019inizio di una piattaforma molto pi\u00f9 ampia per comprendere i sistemi viventi e migliorare la qualit\u00e0 e la resilienza in modi che stiamo appena iniziando a esplorare e rendere possibili\u00bb.<\/em><\/p>\n

Ben Montpetit, Ph.D., UC Davis: \u00abDi fronte alle grandi sfide globali, il progresso e la resilienza dei settori dell\u2019uva e del vino dipenderanno da due fattori: una conoscenza pi\u00f9 approfondita e persone capaci di metterla in pratica. L\u2019aspetto particolarmente significativo di questa collaborazione \u00e8 che stiamo facendo progressi in entrambe le direzioni. Stiamo sviluppando una tecnologia in grado di fornire a viticoltori ed enologi le informazioni giuste al momento giusto, cos\u00ec da consentire loro di prendere decisioni consapevoli; al tempo stesso, stiamo formando la prossima generazione di esperti, che sapr\u00e0 interpretare queste indicazioni e agire di conseguenza\u00bb.<\/em><\/p>\n

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