La possibilità di controllare la fase di maturazione dell'uva direttamente in campo è diventata sempre più importante, sia per assicurare materie prime di alta qualità che per aiutare i viticoltori nelle loro decisioni. Le analisi chimiche, che sono usate nei laboratori per valutare i parametri qualitativi dell'uva, richiedono reagenti chimici, così come una quantità significativa di tempo e personale addestrato. Le analisi ottiche, invece, costituiscono una valida alternativa. Pertanto, all’interno del progetto ADAM è stato testato, per la prima volta, un prototipo ottico (Grape-HAND, sviluppato dall’Università degli studi di Milano) sviluppato per valutare i principali parametri di maturazione dell’uva e determinare il momento di raccolta più opportuno in un’ottica di miglioramento qualitativo del prodotto finito.
Grape-HAND (Figura 1) è un prototipo ottico che grazie all’utilizzo di algoritmi di autoapprendimento (machine learning) è in grado di stimare i principali parametri di maturazione tecnologica (solidi solubili totali, acidità titolabile e pH) al posto delle normali pratiche di laboratorio. Tale strumentazione consente di ovviare alle normali pratiche di monitoraggio permettendo di andare direttamente in vigneto per avere informazioni sullo stadio di maturazione in tempo reale.