El aprendizaje automático de vanguardia y los bosques de corcho ibéricos pueden parecer mundos opuestos, pero M.A.Silva utiliza IA para ofrecer una precisión y fiabilidad cada vez mayores a los vinicultores.
El corcho y el vino han estado entrelazados durante mucho tiempo. Existe evidencia de que sellaban ánforas en el mundo antiguo y, aunque dejó de estar de moda hasta principios de la Edad Moderna, ha sido el cierre más popular durante más de 300 años.
La IA es mucho más reciente en el panorama. Su historia se mide en décadas. En la forma en que interactuamos con ella, ya han pasado años.
Sin embargo, los dos campos están trabajando ahora de manera conjunta. El productor de corcho M.A.Silva está utilizando modelos de IA de alta tecnología para ayudar en la producción de sus tapones Nobeltech. Los cierres Nobeltech de gama alta emplean Bionic Eye, un sistema de IA integrado, como una de las tres tecnologías centrales que aseguran su calidad.
Los fundamentos de la empresa, a simple vista, parecen los mismos. M.A.Silva sigue orgullosa de la calidad más que de la escala, y continúa manteniendo una producción vertical para garantizar la sostenibilidad y el control.
Sin embargo, la IA está empujando los límites en términos de exhaustividad, consistencia y previsibilidad. Los corchos pueden lucir idénticos, pero está posibilitando una revolución silenciosa que ofrece a los elaboradores la garantía definitiva para sus vinos.
Inspección desde todos los ángulos
Comprobar la calidad y la consistencia de los corchos ha sido siempre clave para el éxito de la industria del corcho. Al ser un producto natural, siempre habrá variabilidad, por lo que tanto los empleados como los sistemas de inspección óptica automatizados se han utilizado para encontrar aquellos corchos que no cumplen con los rigurosos requisitos de M.A.Silva.
La IA asume la misma tarea. Su escala y su precisión, sin embargo, representan un salto cualitativo.
El sistema de inspección impulsado por IA de M.A.Silva realiza múltiples inspecciones independientes de un corcho, evaluándolo desde todos los ángulos y a lo largo de una variedad de parámetros.
Antes de la clasificación final de un corcho Nobeltech, se realizan 12 inspecciones. Tomadas en conjunto, ofrecen un juicio sobre TCA (el compuesto responsable del taint del corcho), el rendimiento mecánico y el sellado; en resumen, M.A.Silva puede garantizar a los vinicultores que cualquier corcho que pase la clasificación funcionará de manera eficaz y mantendrá el carácter del vino.
A diferencia de los verificadores humanos, un sistema así no se ve afectado por la fatiga y puede adaptarse sin problema a diferentes condiciones. Si bien M.A.Silva ha descubierto que la consistencia humana en este tipo de comprobaciones ronda el 75%, el sistema de IA es casi del 100% de consistencia.
Donde supera a las máquinas anteriores es en su capacidad de aprendizaje profundo. No está limitado por un algoritmo existente; en cambio, a medida que se enfrenta a más del producto, encuentra matices en la evaluación.
La precisión con la que el sistema de IA puede detectar fallos es notable. Puede detectar grietas estructurales, contaminación de arcilla, exposición de lenticelas e incluso orificios de insectos (tanto abiertos como cerrados). A medida que emergen nuevos patrones, el modelo se adapta, y esa información nunca se olvida.
Por lo tanto, para un productor que busca salvaguardar su producción, el sistema impulsado por IA de M.A.Silva ofrece más certeza que nunca.
Mejorando el producto
Esos avances —esencialmente, hacer el trabajo de inspección de corchos de forma más eficaz que nunca— constituyen un atractivo de venta en sí mismos. Pero no es el fin del avance. M.A.Silva está descubriendo formas en las que la IA está ampliando las posibilidades en la producción de corcho.
Mientras la fiabilidad es primordial, la uniformidad en un lote de corcho también es crucial. Durante un corto periodo de envejecimiento en la botella —mientras el cierre se mantenga—, la tasa de transmisión de oxígeno (OTR) no será muy significativa. Sin embargo, a lo largo de un periodo prolongado, especialmente cuando se trata de un vino fino, la OTR está ligada al rendimiento del vino.
La lenta entrada de oxígeno es un determinante clave del desarrollo terciario, uno de los determinantes clave de la calidad en los mejores vinos del mundo. Por ello, un corcho consistente es deseable. Si la OTR es la misma en todo el lote, los vinos deberían envejecer de forma uniforme.
Las investigaciones de M.A.Silva indican que los corchos seleccionados por IA son altamente consistentes en su OTR después de un año, y que el perfil de sabor de los vinos también es coherente.
En la práctica, el aprendizaje automático puede extrapolar el rendimiento a partir de datos pasados, prediciendo el rendimiento durante periodos más largos. Eso traslada la evaluación del corcho de un juicio estético a un proceso orientado a resultados. Si el objetivo es la consistencia a largo plazo de la OTR, la IA permite a M.A.Silva seleccionar para ese fin.
Además, como garantía definitiva, el sistema de IA ofrece trazabilidad. Aun cuando el sistema opere a una escala inmensa, su trabajo puede ser rastreado.
Es posible que M.A.Silva produzca hasta 40.000 corchos por hora (más de 11 por segundo), y aun así cada inspección individual se registra de manera independiente. Cada tapón recibe múltiples decisiones de calidad documentadas, incluyendo imágenes y clasificación, asegurando que todo el proceso quede registrado.
Esa trazabilidad de los corchos Nobeltech demuestra la diferencia y ofrece la seguridad de que M.A.Silva ha hecho su trabajo.
Además, demuestra su valor cuando las mejoras pueden no ser visibles. No hay adornos de ciencia ficción, no hay microchips en el cierre. El sistema impulsado por IA es un gran salto adelante que en realidad significa que los medios de producción tradicionales —un producto natural y sostenible— permanecen igual.
La diferencia es una promesa cada vez más fuerte de que M.A.Silva entregará calidad. Esa es la notable unión entre IA y corcho —la industria del momento que protege un oficio histórico.
