Investigadores de la Universidad de La Rioja y el ICVV lideran un proyecto para desarrollar nuevas aplicaciones tecnológicas para medir la composición de la uva en tiempo real
Un equipo de investigación está utilizando cámaras hiperespectrales en los rangos visible e infrarrojo para desarrollar modelos que estimen en tiempo real la composición de la uva tanto en el viñedo como al entrar a la bodega, permitiendo su selección sin contacto y de manera no destructiva en la mesa de selección.
El proyecto está dirigido por los grupos de investigación Televitis y EnolUR de la Universidad de La Rioja y el Instituto de Ciencias de la Vid y el Vino (ICVV), con la colaboración de los departamentos de Ingeniería Eléctrica y Mecánica de la UR y el Departamento de Química Analítica y Tecnología de Alimentos de la Universidad de Castilla-La Mancha.
La solución hiperespectral propuesta no solo permitiría medir parámetros enológicos generales como azúcares, acidez y color, sino que también se extendería a compuestos fenólicos (responsables del color, la astringencia, el amargor y la tanicidad), polisacáridos (importantes para la sensación en boca del vino) y el perfil aromático de la uva. Estos datos, que no estaban disponibles rutinariamente para viticultores y enólogos debido al coste y complejidad de las técnicas analíticas convencionales, serían accesibles de forma más eficiente.
Las mediciones en el viñedo se realizan desde un vehículo móvil terrestre entre el envero y la vendimia, lo que permite una monitorización continua y detallada del proceso de maduración en tiempo real, sin dañar las uvas.
El vehículo está equipado con dos cámaras hiperespectrales que capturan imágenes a una distancia de entre 0.5 y 1 metro, analizando información espectral en más de 200 bandas del visible y el infrarrojo cercano. En la bodega, las cámaras se posicionan sobre la mesa de selección, donde capturan imágenes de las uvas que pasan por ella.
A partir de los datos espectrales obtenidos, y tras un proceso de filtrado y procesamiento, se pueden generar modelos que estiman los parámetros composicionales de la uva utilizando algoritmos de inteligencia artificial, basados en los valores reales de concentración de cada compuesto, previamente analizados mediante técnicas cromatográficas.
El proyecto, denominado ‘HyperGrape: Caracterización no destructiva de la composición y calidad de la uva en campo y bodega mediante visión hiperespectral y ciencia de datos’ (PID2023-150555OB), comenzó en septiembre de 2024, tiene una duración de cuatro años y está financiado con una dotación de 212.500 euros por MICIU/AEI/10.13039/501100011033/ y por FEDER, UE.
Además, la Agencia Estatal de Investigación ha asignado un contrato de formación de personal investigador de cuatro años para la realización de un doctorado en el marco del proyecto.
El equipo de investigación incluye a María Paz Diago, Zenaida Guadalupe, Juan Fernández e Ignacio Barrio del departamento de Agricultura y Alimentación; Emilio Jiménez y Juan Carlos Sáenz-Díez del departamento de Ingeniería Eléctrica; Julio Blanco y Eduardo Martínez del departamento de Ingeniería Mecánica de la Universidad de La Rioja, junto con Consuelo Díaz-Maroto y María-Soledad Pérez Coello del Departamento de Química Analítica y Tecnología de Alimentos de la Universidad de Castilla-La Mancha.
