Foi importante adquirir tecnologias novas para a produção de vinho? Explique.
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Resposta:
sim pois para o vinho ficar cada vez mais gostoso foi necessário produzir tecnologias novas
Resposta: Especialmente para vc Bernardo.
Se puder avaliar como melhor nota, eu agradeço.
SIM.
Cinco tecnologias estão mudando o vinho que bebemos
De drones a aprendizado de máquina, novas tecnologias estão ajudando os produtores de vinho a melhorar tanto a quantidade quanto a qualidade de seus vinhos.
A vinicultura pode evocar imagens bucólicas de vinhedos e adegas, mas o romance é apenas um dos lados dessa grande indústria que contribui com mais de 40 bilhões de dólares para a economia da Austrália a cada ano.
O manejo de pragas e doenças, a produção de uma cultura consistente e o uso eficiente da água são apenas alguns dos desafios que os vinicultores australianos enfrentam.
Mas como o Dr. Sigfredo Fuentes, um fisiologista e agrônomo de plantas da Universidade de Melbourne, aponta em uma nova pesquisa, publicada na revista Computers and Electronics in Agriculture, que a inteligência artificial e o aprendizado de máquina têm o potencial de mudar a face dessa indústria centenária.
Aqui estão cinco maneiras pelas quais a tecnologia de ponta está ajudando a manter nossas prateleiras de vinho abastecidas com produtos de alta qualidade.
1. Melhor gestão da irrigação
Os drones estão no centro de muitas estratégias agrícolas que trabalham para tornar as fazendas mais eficientes, e as vinícolas não são exceção.
As câmeras multiespectrais e infravermelhas térmicas montadas em drones podem captar sinais nas próprias videiras que indicam seu status de água, tirando fotos detalhadas à medida que voam sobre elas.
"Podemos captar sinais não visíveis em câmeras normais que nos ajudam a determinar se as plantas estão com estresse de água ou não", diz o Dr. Fuentes.
O modelo de aprendizado de máquina para avaliar o estresse foi desenvolvido usando dez índices de vegetação como insumo e é capaz de classificar as plantas em três níveis de estresse (ausente, moderado ou severo) com 83% de precisão.
“Também podemos fazer uma avaliação planta a planta com câmeras normais, onde observamos a área foliar das videiras e a cobertura do dossel para determinar seu crescimento e vigor”, acrescenta o Dr. Fuentes.
Isso permite que os produtores de vinho usem seus preciosos suprimentos de água e fertilizantes com mais eficiência.
Mas também pode fornecer informações sobre quais partes do vinhedo foram atingidas por doenças ou pragas, bem como quais plantas morreram e precisam ser substituídas.
“Tradicionalmente, um consultor de uma grande vinícola pode viajar de um lado para outro em busca de plantas doentes ou ausentes”, relata o Dr. Fuentes. “Isso é realmente demorado. Em vez disso, podemos pesquisar uma área de 45 hectares em 15 minutos e ter os dados prontos um dia depois. ”
2. Classificação de mudas de uva
Pode ser difícil distinguir algumas variedades de uva, mas os algoritmos podem ajudar a esclarecer quaisquer mistérios de Merlot ou Grenache, usando o mesmo tipo de imagens de folhas que podem fornecer informações sobre o estresse hídrico e o status de fertilizantes.
“Podemos tirar fotos de folhas de videira e depois analisá-las por meio de um algoritmo de aprendizado de máquina que nos diz tanto sobre a muda quanto o estresse hídrico”, explica o Dr. Fuentes.
O modelo de aprendizado de máquina usa 13 parâmetros morfo-colorimétricos (medições de forma e cor) como entradas e prediz a muda com uma precisão muito alta de 94 por cento, e estresse hídrico com uma precisão de 88 por cento.
“Esse algoritmo também pode fazer parte de um aplicativo de computador, que pode ser baixado em um smartphone ou tablet PC”, conta o Dr. Fuentes. “Então os usuários podem descobrir qual variedade de videira eles estão observando quando visitam qualquer vinhedo. ”
Explicação: CONTINUAÇÃO DA RESPOSTA NOS COMENTÁRIOS, NÃO DA TUDO AQUI DEVID O NÚMERO DE CARACTERES.
“Enólogos muitas vezes decidem quando colher uvas indo a campo e saboreando-as ou analisando-as quimicamente para medir os níveis de açúcar e acidez”, conta o Dr. Fuentes. "E embora isso possa ser romântico, não é objetivo, e não serve para a variação em todo o campo."
"Então, os produtores de vinho podem ver em tempo real no campo quais uvas estão prontas para serem colhidas e quais não estão, o que significa que não precisam mais enviá-las para o laboratório", relata o Dr. Fuentes.
As informações de rendimento são o santo graal na agricultura para qualquer cultura, mas com tantas variáveis a serem consideradas - gerenciamento do tempo, água e fertilizantes, para citar algumas - é notoriamente difícil prever com segurança como a safra será ano a ano.