Le uve devono essere raccolte nel punto esatto di maturazione, e la sua pianta deve avere l'appropriato apporto di acqua durante lo sviluppo affinché il vino ottenga le proprietà desiderate. Il controllo di questi parametri è complicato e costoso, e pochi possono permettersi di utilizzare camere a pressione che misurano il potenziale idrico.

"Questo impedisce al viticoltore e all'enologo di avere accesso a informazioni complete e affidabili durante i cicli di crescita e maturazione dell'uva su base regolare e in tempo reale. Quindi, la maggior parte dei produttori non utilizza dati che potrebbero aiutarli a ottimizzare la gestione del proprio vigneto e, in definitiva, influenzare la qualità del vino che producono, " spiega Francisco Rovira, capo del Laboratorio di Robotica Agraria (ARL) dell'Università Politecnica di Valencia (UPV).

Per risolvere questa carenza, un consorzio di ricerca europeo guidato dall'UPV sta lavorando a un robot automatizzato per il monitoraggio dei vigneti nell'ambito del progetto VINESCOUT. L'obiettivo finale è aiutare i produttori di vino a misurare i parametri chiave dei loro vigneti, compresa la disponibilità di acqua, la temperatura delle foglie e la robustezza della pianta.

Dopo quasi due anni di lavoro, hanno mostrato il nuovo prototipo in Portogallo alla fine di agosto. "Il nostro robot consente un campionamento intensivo, passando dalle 20 misurazioni orarie consentite dal metodo tradizionale, a più di 3, 000 dati all'ora senza che l'utente debba fare uno sforzo per ottenere queste misurazioni. Alla fine, il produttore ottiene una mappa del suo appezzamento di terreno con dati che gli danno un'idea di quando attivare i sistemi di irrigazione se ne hanno uno installato, o della data del raccolto, così come la distribuzione delle piante più produttive per il loro vigneto, "dice il professor Francisco Rovira, coordinatore del progetto europeo.

Oltre all'UPV, partecipa il gruppo di ricerca Televitis dell'Universidad de La Rioja (televitis.unirioja.es/), così come la società francese Wall-Ye SARL, la britannica Sundance Multiprocessor Technology Ltd e la portoghese Symington Family Estates.

Tra le novità del nuovo prototipo ci sono un miglioramento della navigazione autonoma, che rende il sistema più robusto combinando 3-D con LiDAR e sensori a ultrasuoni (sonar). Anche l'intelligenza artificiale integrata è stata migliorata, con conseguente manipolazione più accurata durante la guida attraverso il vigneto e girando per cambiare filare.

"Il sistema di navigazione autonomo è migliorato molto, il che significa che il veicolo può muoversi più velocemente e in modo più sicuro tra i filari del vigneto, mantenendo la stessa capacità di raccolta dei dati, "dice Veronica Saiz, ricercatore del Laboratorio di Robotica Agraria dell'UPB e project manager di questo progetto.

Il robot può anche generare mappe di notte, ampliando così la sua capacità lavorativa. Questa opzione, navigazione notturna automatizzata, è stato testato questa estate durante i test sul campo nel vigneto portoghese. "Abbiamo verificato che il robot funziona allo stesso modo di notte e durante il giorno, ed è in grado di generare mappe automatizzate dello stato termico, " dice Saiz. Inoltre, il robot include anche una telecamera multispettrale per misurare la robustezza attraverso vari indicatori vegetativi.

Più compatto, agile e con più energia

Anche l'aspetto esterno è stato modificato rispetto al prototipo precedente. "Ora, il robot è più compatto e agile, e ha una maggiore protezione da un ambiente ostile come questi campi. Per di più, ha batterie al litio al posto del piombo, come il modello precedente, più leggere e quindi più facilmente intercambiabili, e garantire energia sufficiente per un'intera giornata lavorativa, " spiega Andrés Cuenca, collega ricercatore presso l'ARL dell'UPV.

“Abbiamo già le prime mappe automatizzate di temperatura e robustezza dell'impianto; vengono generate dal robot in tempo reale con un sensore a infrarossi e una telecamera multispettrale. Il passo successivo è verificare se queste mappe hanno buone correlazioni con quelle ottenute con metodi manuali; se è così, avremo un sistema di monitoraggio automatizzato molto più efficace e pratico per viticoltori ed enologi, " aggiunge Francesco Rovira.