Análisis de técnicas de aprendizaje automático en el sector de la viticultura

Abstract

Este Trabajo Fin de Grado ofrece contribuciones relevantes al estado del arte de la investigación relacionada con la tecnología en el sector de la viticultura. En primer lugar, se presenta una exhaustiva visión de las técnicas de Inteligencia Artificial empleadas en los últimos años en el ámbito de la vinificación a partir del estudio de artículos que inciden en las técnicas empleadas y cómo estas ayudan a mejorar diversos aspectos, como puede ser la calidad del vino o incluso factores relacionados con la producción o cantidad del vino producido. A partir de estos datos, podemos ofrecer un recorrido documentado sobre las inclinaciones actuales de emplear este gran recurso, la Inteligencia Artificial. Este estudio se centra en las técnicas de Aprendizaje Automático que se pueden integrar en la gestión y procesos de vinificación de viñedos actuales para brindar resultados relevantes y útiles para la industria. Por otra parte, el segundo componente del trabajo destaca la importancia de las Bases de Datos empleadas, ofreciendo ejemplos y unas breves pinceladas sobre características importantes que influyen a la hora de afrontar un estudio con muestras de vino. Este documento concluye ofreciendo una interpretación de las nuevas tendencias que se adoptarán en el futuro cercano para mejorar un sector enormemente influyente en nuestro país y a nivel mundial.

This Final Project offers relevant contributions to the state of the art’s research related to technology in the viticulture sector. On the one hand, an exhaustive vision of Artificial Intelligence techniques used in recent years in the field of winemaking is presented. In order to meet that goal, the study of articles that affect the techniques used and how they help to improve various aspects -such as wine quality or factors related to the production or quantity of the wine produced- are used. From these data, we can offer a documented tour of the current inclinations to use this great resource, Artificial Intelligence. This study focuses on Machine Learning techniques that can be integrated into current vineyard management and winemaking processes to deliver industry-relevant and useful results. On the other hand, the second component of the current work highlights the importance of the databases used, offering examples and a few brief notes on important characteristics that influence when facing a study with wine samples. This document concludes offering an interpretation of the new trends that will be adopted in the near future to improve a greatly influential sector in our country.