通过PC或平板电脑操作和监控整个地窖的酿酒系统，配备软件控制的传感器（具有自适应人工智能），根据发酵调整酿酒参数，防止并报告可能导致的意外事件酿酒意外。
在过去几年中，在酿酒管理和控制方面取得了重大进展。例如，已经开发出酿酒桶，其配备自动抽水系统和系统，用于控制温度，以便在伏特斯排列的传感器的支持下进行管理;这些传感器可以检测必须密度，发达的二氧化碳（CO2）的质量流量，必须等的温度等。由于这些系统，用户可以监控发酵过程并手动调整酿酒参数（包括增加和/或降低温度，添加营养素，操作泵和机械必须混合执行器等）。然而，尽管提到了进展，但酿酒过程远非被优化，因为它与人类选择密切相关，通常基于个人经验和经验数据，而不是对化学/物理数据的分析，科学解释。特别是最具活力的葡萄酒制造商，注意到最终产品质量，感受到需要应用高效的酿酒程序，这些程序是通过科学和可重复的方法辅助的，并且在该结果的情况下，结果是关于特征的确定目标起始材料。此外，非常重要的是在执行期间需要更准确的酿酒过程控制。
“Vinifica”酿酒系统
这种自动化酿酒系统的目的是解决上述问题。通过适当培训的神经网络，系统处理有关通过科学和系统地存储在适当的数据库中的传递酿酒过程的历史数据的集合，以通过“数据挖掘”过程来获得最佳的酿酒模型。通过使用适当的人工智能单元，系统管理和控制酿酒过程，并且能够实现自适应和调整操作，以防止/避免可能的发酵动力学异常，并通过向其发送警报和工作订单运营商。
系统配置
参考图1。1，自动化酿酒系统“VINIFIFA”包括（1）：
•适合含有液体固物质（必须或碎葡萄）的葡萄酒制作增值税（2）;
•传感器（3）可操作地连接到酿酒罐，适用于检测特定的工艺参数（温度，压力，流速）;
•执行器（4）用于干预混合物的加工（包括自动葡萄酒制造机器人，自动酿酒单元，带有吸入管的泵送泵，多孔漫射器）;
• a control unit (6) coupled to the wine-making vat 2 (e.g. being arranged aboard the vat itself), and operatively coupled both to the sensors (to detect the signals related to the detected quantities concerning the wine-making process), and to the actuators (so as to actuate them on the basis of the data output by the same sensors and appropriate processing (in particular by means of suitable fuzzy logic algorithms), enabling appropriate corrective actions;
•本地处理单元（8）（例如笔记本电脑，平板电脑或智能手机），通过电缆或无线与控制单元进行通信和交换数据;
•中央处理单元（9），其具有适于存储酿酒数据库（10）的存储器，存储与过去的酿酒过程相关的历史数据;
•适当的通信基础架构（11）（带无线，Wi-Fi，蓝牙，IR，以太网和/或Internet技术），以允许控制单元之间的数据交换，本地处理单元和中央处理单元。
手术
作为葡萄收获方法，自动化酿酒系统的用户将根据良好的葡萄酒制作规则在葡萄园中直接在葡萄园中拼写葡萄，以使其进行化学/物理/感官测试，以便确定最佳日期开始收获并收集可用于定义该特定批次葡萄的最佳酿酒策略的信息。获得此类数据，用户访问酿酒数据库和实现神经网络的程序，以提取优化的酿酒模型，首先用训练集8i.e训练神经网络。输入/输出对）已经存在于数据库本身中，并与过去的酿酒过程相关，以用作参考。在神经网络训练过程结束时，用户进入从葡萄园采样的葡萄获得的新输入数据和所需的酿酒目标数据。在接收数据的基础上，中央处理单元提取优化的酿酒模型。在将必须进入葡萄酒制作增值税的过程中，罐中的控制单元致动致动器，以执行优化的葡萄酒制作模型所考虑的工艺步骤。在整个发酵过程中，控制单元通过传感器执行一系列参数检测，以便精确执行所接收的酿酒模型。控制单元还实现自动校正操作，通过模糊逻辑算法确定，以控制发酵质量，并且在必要时，它将手动工作订单发送给用户。此外，系统报告故障（发酵或过度快速发酵动力学）和/或通过SMS或其他通信手段发送警报信号或声音指示。 During the wine-making process, the control unit records all execution data related to this process in a log file. The log file may be integrated by the user by entering additional data concerning the specific wine-making process and the properties of the obtained product (wine).
什么是神经网络？
神经网络用于处理信息和支持复杂问题的决策。神经网络可以被视为能够向问题提供答案的系统，通过使用经验数据来借助训练过程获得的答案。特别地，神经网络能够从训练集数据中插入和推断，在这种情况下存储在酿酒数据库中。很容易理解，神经网络产生的结果逐渐更准确地更准确地培训同一网络的训练。酿酒数据库的初始内容包括一个输入/输出对库，其中指在过去十年中从一些主要欧洲国家（包括法国，西班牙和意大利）进行的研究推断出酿酒模型。这些数据允许开始对神经网络的初始训练，以提取优化的葡萄酒制作模型。
