Predictive Modelling for Smart Vineyard Identity

Die sensorische Qualität von Wein ist das Ergebnis einer Vielzahl von Wechselwirkungen zwischen allen im Wein enthaltenen chemischen Komponenten und spezifischen Umweltfaktoren, wie der Temperatur oder des Weins. Da die Weinqualität von zahlreichen Faktoren wie Sorte, Anbaubedingungen, Klimaveränderungen, Hefestämmen, Weinbereitungstechnologien und menschlichen Erfahrungen beeinflusst wird, ist die Bewertung der Weinqualität und deren Erhaltung – in Sinne der Reproduzierbarkeit von Jahr zu Jahr - heutzutage die größte Herausforderung sowohl für die Weinerzeuger als auch für die Weinwissenschaft. Weinbaupraktiken zielen in erster Linie darauf ab, qualitativ hochwertige Trauben zu erzeugen, die den Geschmack und die Aromen der Rebsorten und/oder die für eine bestimmte Region oder ein bestimmtes Terroir typischen Eigenschaften widerspiegeln. In Österreich ist der Districtus Austriae Controllatus (DAC) eine Klassifizierung für regionaltypische Qualitätsweine, die auf dem Weinmarkt für besondere Produkte sorgt. Eine genaue Bewertung und Beurteilung der Weinqualität, Identität und Typizität ist für Winzer von großer Bedeutung, um eine korrekte Weinklassifizierung und ein gezieltes Marketing durchzuführen. Ziel dieses Projekts ist die Bewertung der Trauben- und Weinqualität sowie die Charakterisierung und Vorhersage der regionaltypischen Qualität mit Hilfe von Element- und sensorischen Analysen, ungezielten und zielgerichteten metabolomischen und spektroskopischen Ansätzen sowie künstlicher Intelligenz. Die Traubenqualität ist der wichtigste Faktor für die Herstellung von Qualitätswein, und bei einige in Weintrauben enthaltenen Metaboliten kann ein enger Zusammenhang mit der Weinqualität bestehen. Dieser Zusammenhang zwischen den Traubenmetaboliten und der Weinqualität wird mit Hilfe von ungezielten Metabolomik- und Spektroskopieansätzen und mit Hilfe von Modellen zur Vorhersage der Weinqualität, die mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und Algorithmen des maschinellen Lernens erstellt werden, untersucht werden. Ein besonderer Schwerpunkt dieses Projekts ist eine detaillierte chemische Charakterisierung, die den Einfluss der Wiener Weinbauregion (Herkunft) auf den Wiener Gemischten Satz DAC und den Grünen Veltliner klären soll. Als Ergebnis des Projekts werden Software, Apps und ein einzigartiges Qualitätskennzeichen für die Vorhersage der Weinqualität und die Bewertung der Authentizität auf der Grundlage von im Projekt etablierten Datenbanken entwickelt. Diese Lösung wird so konzipiert, dass sie die Identität und Authentizität jeder einzelnen Flasche belegen und zurückverfolgen kann. Die Ergebnisse dieses Projekts zielen wiederum darauf ab, sowohl das Herkunftsmarketing als auch die künftige Erhaltung der Weinproduktionsprozesse und der Qualität von in Wien hergestellten Weinen zu unterstützen.