AI也能分析氣味！ADI揭釀酒科技進入預測時代

一杯葡萄酒還沒出現明顯異味，AI 可能先「聞」出問題。葡萄、葡萄汁到葡萄酒，在生長、發酵及釀造過程中，都會釋放不同的揮發性化學物質，而這些在人類嗅覺察覺之前就已存在的「化學特徵」，可能透露其中的生物活動，甚至預示葡萄酒未來可能出現的品質問題。

如今感測技術結合 AI 與機器學習，正將複雜的「化學語言」轉換為可分析的數據。全球半導體公司 Analog Devices, Inc.（NASDAQ：ADI）與酩悅軒尼詩（Moët Hennessy）、加州大學戴維斯分校（UC Davis）共同展開研究，透過感測與機器學習平台分析葡萄藤、葡萄汁及葡萄酒釋放的揮發性化學特徵，藉此更早掌握潛在品質風險。這項技術源自麻省理工學院（MIT）的早期研究，目前由 ADI 持續推進技術平台發展。

【AI搶在異味出現前 提前辨識葡萄酒品質風險】

此研究首先鎖定葡萄酒產業相當棘手的品質問題-「新鮮蘑菇香氣」（Fresh Mushroom Aroma，FMA）缺陷。研究團隊建立專屬樣本與資料庫，訓練機器學習演算法辨識與 FMA 風險相關的化學特徵。

關鍵在於，AI 不是等葡萄酒真的出現明顯異味後才發現問題，而是嘗試從早期化學訊號中找出模式。研究團隊表示，這套方法已能在傳統方法尚未檢測出缺陷之前，識別出具有較高 FMA 形成風險的樣本，讓釀酒品質管理從「出了問題再處理」，往「問題發生前先預測」推進。

【從被動走向主動預測 AI如何讀懂化學語言？】

若將葡萄與葡萄酒釋放的化學物質想像成一種「語言」，感測器負責收集訊號，AI 則負責從大量資訊中辨識值得注意的模式。與只針對特定物質進行檢測不同，這套平台可分析更廣泛的化學資訊，再利用 AI 辨識其中的關鍵訊號與模式，藉此理解正在發生的生物活動，以及可能逐漸浮現的品質風險。

AI 技術導入葡萄栽培與釀酒流程，並不意味著釀酒師的經驗將被取代。研究團隊強調，技術的角色是提供更早、更完整的資訊，讓種植者與釀酒師在關鍵時間做出判斷。換句話說，AI負責從龐大的化學訊號中找出人類不容易察覺的線索，而最後如何栽種、釀造與調整，仍仰賴人的經驗與專業。

ADI 健康解決方案事業部負責人 Max Shulaker 表示，此次合作彙聚尖端 AI 感測系統與葡萄栽培領域的專業，讓我們得以解讀生命系統自身釋放的化學語言。透過先於傳統方法識別相關特徵，可協助釀酒師從被動因應品質風險，轉向主動預測風險。

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