Castas brancas minoritárias, calor alentejano e IA: como usar dados para escolher genótipos, gerir stress hídrico e proteger o perfil sensorial dos vinhos.
Castas brancas, calor e IA: o futuro dos vinhos do Alentejo
Em 2025, Portugal colheu um dos verões mais quentes de que há registo em várias regiões vitícolas. No Alentejo, houve dias sucessivos acima dos 40 ºC, noites quentes e pressão crescente sobre a água de rega. No meio deste cenário, uma boa notícia: alguns vinhos brancos feitos com castas pouco conhecidas mostraram-se surpreendentemente equilibrados, aromáticos e estáveis.
Este artigo parte dos primeiros resultados do projeto WineClimAdapt, que avaliou 18 castas brancas em condições quentes na Herdade do Esporão, e leva a conversa um passo mais longe: como é que a inteligência artificial pode ajudar a escolher, gerir e valorizar estas castas na viticultura portuguesa, em especial no Alentejo?
Se trabalha em vinha, adega ou numa estrutura de apoio técnico, isto interessa-lhe diretamente: estamos a falar de adaptar o negócio às alterações climáticas, manter a qualidade sensorial dos vinhos e usar dados (com IA) para decidir melhor.
1. O desafio: vinhos brancos de qualidade em regiões cada vez mais quentes
A questão central é simples: o clima está a aquecer e o consumidor continua a querer vinhos brancos frescos, aromáticos e equilibrados. Conciliar estes dois mundos é o grande teste da vitivinicultura portuguesa nas próximas décadas.
Nas regiões quentes e secas, como grande parte do Alentejo:
- A maturação acelera, o que pode levar a teores alcoólicos elevados.
- Os ácidos orgânicos degradam-se mais depressa, reduzindo a frescura e a acidez natural.
- Os compostos de aroma nas uvas podem ser alterados, afetando intensidade e perfil aromático.
- Ondas de calor e défice hídrico impactam o rendimento e o estado sanitário.
Ao mesmo tempo, o mercado pede vinhos:
- Com perfil sensorial bem definido (frutado, floral, mineral, etc.).
- Com estabilidade e boa performance em prova cega.
- Diferenciadores, com histórias de castas autóctones e identidade territorial.
É aqui que entra o estudo das castas brancas minoritárias e, cada vez mais, o uso de IA na viticultura de precisão para perceber quais se adaptam melhor a cenários de calor e seca.
2. O projeto WineClimAdapt: 18 castas brancas à prova de calor
O projeto WineClimAdapt (PDR2020-101-031010) avaliou a adaptabilidade de 18 castas brancas em condições quentes e secas, na região do Alentejo. O foco foi claro: perceber quais os genótipos que conseguem manter qualidade enológica num clima mais extremo.
2.1. Onde e como foi feito o ensaio
- Local: Herdade do Esporão (Alentejo), região quente e árida.
- Castas: 18 genótipos brancos, incluindo castas portuguesas e algumas espanholas e francesas, entre as quais:
- ‘Parellada’, ‘Cayetana Blanca’ (‘Sarigo’), ‘Albillo Mayor’ (‘Pardina’), ‘Trajadura’,
- ‘Fernão Pires’, ‘Galego Dourado’, ‘Cercial’, ‘Lameiro’, ‘Folha de Figueira’ (‘Dona Branca’),
- ‘Malvasia Rei’ (‘Palomino Fino’), ‘Roupeiro Branco’, ‘Bastardo Branco’, ‘Pedro Ximenez’,
- ‘Alvadurão’, ‘Castelão Branco’, ‘Uva Salsa’ (‘Chasselas Cioutat’), ‘Larião’ e ‘Molinha Macia’.
- Muitas são castas minoritárias, presentes na lista oficial mas sem material certificado disponível no mercado.
Cada casta foi vinificada em branco, em adega experimental, originando 36 vinhos monovarietais (duas réplicas por casta).
2.2. O que foi medido
Os investigadores analisaram:
- Parâmetros físico-químicos gerais (ácidos, álcool, etc.).
- Composição volátil (compostos de aroma) por GC-FID e GC-MS.
- Perfil sensorial através de um painel treinado (8 provadores), com:
- Atributos em escala 0–10 (intensidade aromática, frutas, flores, acidez, corpo, equilíbrio…).
- Apreciação global em escala 0–20.
- Tratamento estatístico com ANOVA e comparação de médias para identificar diferenças significativas entre castas.
O que este trabalho traz de novo é uma primeira fotografia comparativa: que castas mantêm melhor frescura, complexidade aromática e equilíbrio em condições adversas.
3. Porque é que estas castas minoritárias são uma oportunidade estratégica
As castas minoritárias não são apenas curiosidades de museu. São, na prática, seguro de vida genético para o futuro dos vinhos portugueses.
3.1. Diversidade genética como arma contra o clima
A variabilidade genética permite encontrar castas que:
- Suportam melhor ondas de calor sem perda drástica de qualidade.
- Usam a água de forma mais eficiente, reduzindo a pressão sobre rega.
- Mantêm acidez e aromas em climas onde outras castas “cozinham” na vinha.
Estes genótipos podem ser:
- Plantados em novas vinhas adaptadas a cenários futuros.
- Usados em lotes para corrigir desequilíbrios de castas mais sensíveis.
- Integrados em programas de melhoramento genético.
3.2. Valor de mercado e storytelling
Do ponto de vista comercial, castas minoritárias bem trabalhadas são uma excelente ferramenta de diferenciação:
- Permitem criar gamas de nicho (vinhos de parcela, séries limitadas, experiências de enoturismo).
- Reforçam o discurso de origem e autenticidade que os consumidores procuram.
- Podem justificar preços mais altos quando há um perfil sensorial marcante e coerente ao longo dos anos.
Este estudo mostra que há castas “esquecidas” com potencial aromático e sensorial genuíno para vinhos brancos de qualidade em clima quente. A pergunta seguinte é óbvia: como decidir, com segurança, em quais apostar?
É aqui que a inteligência artificial entra como aliada, ligando dados agronómicos, enológicos e sensoriais.
4. Onde a IA entra: do ensaio experimental ao campo comercial
A IA não substitui o enólogo ou o viticultor; potencia o conhecimento que já existe e torna decisões complexas mais claras. No contexto deste tipo de ensaios com castas, há quatro aplicações particularmente interessantes.
4.1. Seleção de castas com modelos preditivos
Quando juntamos:
- Dados climáticos (temperatura, precipitação, ondas de calor, humidade do solo),
- Dados agronómicos (vigor, produção, datas de vindima, consumo de água),
- Dados enológicos (álcool provável, acidez, pH, compostos voláteis),
- Dados sensoriais (notas de prova em escala numérica),
podemos treinar modelos de IA para prever o desempenho de cada casta em diferentes cenários de clima e manejo.
Na prática, isto permite responder a questões como:
- “Qual destas 18 castas vai manter melhor acidez num cenário +2 ºC até 2040?”
- “Quais são as 3 castas mais adequadas para blocos com menor disponibilidade de água?”
- “Que castas têm maior probabilidade de gerar um perfil aromático frutado-intenso, com corpo médio e final fresco?”
Os mesmos algoritmos que hoje já se usam para previsão de colheitas podem ser adaptados para classificar e priorizar castas para novas plantações.
4.2. IA na viticultura de precisão para gerir o stress hídrico
Uma vez escolhidas as castas, o trabalho está longe de terminar. Em vinha comercial, a IA pode apoiar:
- Monitorização em tempo real de vigor e stress hídrico com imagens de satélite, drones ou sensores de campo.
- Recomendações de rega variável por talhão, ajustada à sensibilidade de cada casta.
- Alertas precoces de risco de escaldão ou stress térmico extremo.
Castas com melhor eficiência no uso da água, identificadas em projetos como o WineClimAdapt, ganham ainda mais valor quando integradas em sistemas de gestão de rega inteligente com IA.
4.3. Controlo de qualidade e perfil sensorial com dados
Os 36 vinhos monovarietais gerados no estudo são uma mina de ouro para treinar sistemas que relacionam:
- Composição volátil (dados de GC-FID/GC-MS),
- Parâmetros analíticos (álcool, acidez, pH),
- Perceção sensorial do painel de prova.
Com estes dados, é possível construir modelos que:
- Preveem a apreciação global a partir da composição química.
- Sugerem ajustamentos de datas de vindima ou de manejo para aproximar o vinho ao perfil desejado.
- Ajudam a desenhar lotes otimizados (por exemplo, qual a proporção ideal de uma casta mais aromática com outra mais estruturada).
Este tipo de IA encaixa diretamente no tema desta série: IA na indústria vinícola portuguesa não é ficção científica, é usar dados que muitas adegas já recolhem para melhorar decisões de blending, estabilidade e posicionamento de produto.
4.4. Rastreabilidade e narrativa de terroir
Quando uma adega começa a lançar vinhos de castas menos conhecidas, a história por detrás da garrafa torna-se ainda mais importante. A IA pode ajudar a:
- Organizar e disponibilizar dados de origem (talhão, casta, práticas) de forma clara.
- Criar sistemas de rastreabilidade acessíveis ao consumidor (por exemplo, QR codes com informação detalhada processada automaticamente).
- Garantir consistência na narrativa: o que o consumidor lê está alinhado com o que os dados mostram.
Quanto mais técnico for o projeto (como WineClimAdapt), maior o potencial de transformar dados científicos em argumentos comerciais fortes, apoiados por ferramentas digitais inteligentes.
5. O que pode fazer já: passos práticos para produtores e técnicos
A teoria é interessante, mas o que é que um produtor, enólogo ou técnico pode começar a fazer ainda nesta campanha ou na próxima?
5.1. Mapear castas e recolher dados
Antes de falar em IA, há um passo básico: organizar a informação que já existe.
- Registe, por casta e talhão, dados de produção, datas de vindima, graduação provável, acidez, pH.
- Registe perceções sensoriais internas (mesmo que não tenha painel treinado, use escalas simples 1–5 para atributos básicos).
- Digitalize estes registos (folhas de Excel, software de adega, aplicações de campo).
Sem dados organizados, qualquer projeto de IA fica coxo. Com dados, mesmo simples, torna‑se possível começar modelos preditivos básicos.
5.2. Testar castas alternativas em pequena escala
Use o espírito do WineClimAdapt na sua realidade:
- Plante pequenos ensaios com 2–3 castas alternativas adequadas à sua região.
- Vinifique à parte e prova em painel interno, registando notas de forma estruturada.
- Compare o comportamento ao longo de vários anos, especialmente em campanhas mais quentes e secas.
Várias empresas tecnológicas agrícolas em Portugal já apoiam microensaios com recolha de dados digital e dashboards simples que, no futuro, podem ser ligados a modelos de IA.
5.3. Integrar IA por etapas, não de uma vez
Não é preciso começar com um “sistema de IA total”. Faz mais sentido avançar por camadas:
- Monitorização de vinha (sensores, imagens) com alertas básicos.
- Modelos simples de previsão de colheita e risco de stress hídrico.
- Análise de dados de adega para correlacionar práticas e qualidade.
- Só depois, modelos mais sofisticados de recomendação de castas, datas de vindima e lotes.
O objetivo é claro: usar a IA como apoio à decisão, nunca como substituto do conhecimento local.
6. O futuro dos brancos do Alentejo passa por dados, castas e coragem
Os primeiros resultados sobre a composição e perfil sensorial dos vinhos do projeto WineClimAdapt mostram que há castas brancas capazes de responder ao calor com qualidade. Quando cruzamos esta informação com ferramentas de IA na vitivinicultura, abre‑se um caminho muito concreto:
- Escolher melhor as castas a plantar.
- Gerir de forma mais fina água, vigor e datas de vindima.
- Proteger a identidade sensorial dos vinhos, mesmo em anos extremos.
Para as adegas e produtores portugueses, isto é mais do que um tema técnico. É uma decisão estratégica de médio e longo prazo: permanecer competitivos num mercado exigente, mantendo a personalidade dos vinhos.
Se está a pensar em reestruturar vinhas, lançar novas gamas de brancos ou investir em viticultura de precisão, este é o momento certo para:
- Explorar castas minoritárias com potencial em clima quente.
- Planear um projeto de dados e IA adaptado à realidade da sua exploração.
O clima não vai abrandar; a boa notícia é que a combinação de genética certa com inteligência artificial dá à viticultura portuguesa ferramentas reais para continuar a fazer grandes vinhos — mesmo debaixo de mais 2 ou 3 graus.