AGROS slotbijeenkomst: resultaten eerste 4 jaar opmaat voor voortzetting programma

‘Modellering is niet objectief’

Binnen het programma zijn modellering en kunstmatige intelligentie (artificial intelligence, AI) onmisbaar geworden. Zo’n 75 projectdeelnemers en andere aanwezigen hoorden keynote spreker Datawetenschapper Dr. Marc Jacobs vertellen dat onderzoekers een model nooit als objectief mogen zien. “Een model helpt ter verduidelijking van (grote hoeveelheden) data en ten behoeve van discussies, maar een model zelf is nooit objectief. Het drukt slechts meningen van de modelleur (onbedoeld) uit in een wiskundige vorm. Een model is daarmee een “verlengstuk van de modelleur”, gaf Jacobs aan. “Met modelleren integreer je als het ware technologie met de mens. Daarom zou een model, zoals het AERIUS-model, nooit onderdeel mogen worden van wet- en/of regelgeving. Een model vereenvoudigt de werkelijkheid en kan ‘slechts’ beslissingsondersteunend werken.”

Jacobs verwonderde zich in zijn keynote ook over de zogenoemde Gartner hype cycle van AI en dan met name van ChatGPT. “De hype cycle van ChatGPT is de snelste hype cycle die ik ooit heb gezien!” Hij waarschuwde er tegelijkertijd voor dat onderzoekers zich niet door AI moeten laten (mis)leiden. “Vraag je altijd af of je precies begrijpt wat een AI programma doet en of je het uit kunt leggen aan iemand die niets met je onderzoek of materie van doen heeft. Gebruik het niet omdat anderen het ook gebruiken. Dat is een non argument. Het gebruik van AI moet iets toe kunnen voegen.”

Technologie voor ecologie als leidraad

Dr.ir. Anja Dieleman, senior onderzoeker plantenfysiologie bij de business unit Glastuinbouw WUR zette nog eens kort de uitgangspunten van het AGROS programma uiteen. “Het gaat nadrukkelijk om het gebruik van technologie ten behoeve van ecologie. En dat op het vlak van akkerbouw, melkveehouderij en tuinbouw. Denk aan optimale benutting van hulpbronnen, beschikbare arbeid, dier- en gewasgezondheid, broeikasgas emissies biodiversiteit.”

Autonome kasteelt

Binnen tuinbouw is onder meer gekeken naar het autonoom telen van gewassen zoals komkommers om daarmee op basis van sensordata het kasklimaat en de gewasgroei autonoom en automatisch te sturen. Zo is er met sensoren/vision gestuurd op basis van de snelheid waarmee nieuwe bladeren worden gevormd omdat die snelheid bepaalt hoeveel vruchten er kunnen ontwikkelen. Een gewas/kas werd aangestuurd door telers, een tweede door een digitale kopie van de kas (digital twin) en een derde op basis van AI. Uit het onderzoek kan geconcludeerd worden dat autonome kasteelt haalbaar is. In het vervolgproject AGROS II wordt onderzocht in hoeverre een (komkommer) gewasgrenzen kent, wat die zijn en hoe dit ingepast moet worden in de regeling van de kas.

Koemonitoring

DLO onderzoeker, dierenarts en datawetenschapper dr. István Fodor ging in op onderzoek gericht op het ontwikkelen van methoden voor het individueel monitoren van melkkoeien. Teneinde hulpbronnen efficiënter te benutten en de emissie van broeikasgassen te monitoren voor een duurzamere melkproductie. Om daarbij eveneens de diergezondheid naar een hoger niveau te tillen. “Hoe kunnen we bijvoorbeeld via geoptimaliseerde voederconversie minder energie uit voer verloren laten gaan en de emissie van de koe verminderen? Daarbij blijkt ademanalyse een geweldig hulpmiddel. We kunnen zelfs de samenstelling van uitademde lucht gebruiken om iets te zeggen over de samenstelling van het bloed van melkkoeien.” Fodor legde ook uit hoe 2D en 3D computer vision inzicht kan geven in afwijkende diergedrag (kreupelheid, ziekte) en voeropname. In de komende maanden worden de onderzoeksresultaten en -perspectieven verder uitgediept en geoptimaliseerd.

Gewasteelt van de toekomst

Ir. Jan Kamp, team- en projectleider bij WUR Open Teelten in Lelystad, schetste de ontwikkelingen in de akkerbouw door te wijzen op de sterke schaalvergroting en verhoging van de productiviteit in de afgelopen decennia. Keerzijde is dat de kracht van de agro-ecologie sterk op de achtergrond is geraakt, wat leidde tot bodemverdichting en verlies aan biodiversiteit. Hij toonde drie toekomstige scenario’s voor voedselproductie in Nederland met technologie voor ecologie (T4E) als uitgangspunt. “Het zien drie denkbeeldige scenario’s waarbij rekening gehouden wordt met de maatschappelijke en klimatologische impact, de impact op een akkerbouwer en zijn bedrijf en op de waardeketen ofwel de voedselproductieketen. Scenario 1 betreft ‘data voor jouw gemak’, scenario 2 ‘ecologie aan het roer’ en scenario 3 ‘crisis voor actie’.” Daarnaast lichtte hij de werkpakketten in het project toe.

Workshops sessies

Slimme detectie van aardappelziektes

In een van de workshops ging Jan Kamp in op het gebruik van vision en AI bij de (geautomatiseerde) detectie van het aardappel Y-virus en Erwinia in pootaardappelen in de Nederlandse akkerbouw. “Zieke aardappelplanten kunnen een significante opbrengstderving veroorzaken. Met vision en AI (deep learning) hebben we aangetoond dat we een grote sprong voorwaarts kunnen maken in (vroegtijdige) herkenning van geïnfecteerde planten. Vooral bij Erwinia. De resultaten liggen op hetzelfde niveau als van de officiële keuringsinstantie (NAK). Bovendien is de geautomatiseerde toepassing met een redelijke werksnelheid economisch haalbaar.” Er is onder meer gewerkt in de rassen Agria, Esmee en Fontane. Door het model te trainen met recente geannoteerde beelden van het lopende seizoen gingen de R-waarden omhoog (verbeterde correlaties/scores). In het AGROS-II project wordt het ontwikkelde model verder verbeterd en gaat één van de private partners het model implementeren in een gerobotiseerde toepassing.

Geautomatiseerd spot sprayen van onkruiden

In dezelfde workshop ging Bram Veldhuisen MSc, WUR onderzoeker precisielandbouw en robotica in op de mogelijkheden van geautomatiseerd spot sprayen van onkruiden. Dit is onderzocht in een suikerbietgewas (bestrijding aardappelopslag) en in een uiengewas met respectievelijk een lage en hoge onkruiddruk. Het onderzoek richtte zich initieel op voorspellen van de besparing op gewasbeschermingsmiddelengebruik, voorspellen van gewasschade en de gebruiksvriendelijkheid van spot sprayen.

Concluderend kan gesteld worden dat modelleren van de depositie van gewasbeschermingsmiddelen werkt. Uitdagend is de selectie van de juiste spuitdoppen en het bepalen van de juiste dosering van middelen. Vanuit AGROS is een spot spray fact sheet ontwikkeld voor akkerbouwers met tips voorbeelden van beschikbare technologieën.

Modelmatige ziektedetectie in tuinbouwgewassen

Dr. Kirsten Leiss, senior onderzoeker gewasgezondheid bij WUR vertelde over de resultaten van vroegtijdige detectie en diagnose van (nog) niet zichtbare plagen en ziekten in tuinbouwkassen (siertent en groenten) met behulp van sensoren en vision. Er is op zoek gegaan naar trips (insect), meeldauw (schimmelinfectie) en het komkommer mozaïekvirus (virusinfectie).

Het model wist trips in tomatenplanten binnen twee dagen na infectie te op te merken terwijl een tomatenteler normaal gezien pas zes à zeven dagen na infectie een tripsinfectie opmerkt. Leiss keek ook naar de mogelijkheid om ‘volatile organic compounds’ (VOC’s) te gebruiken als biologische markeurs (biomarkers) om meeldauw tijdig te detecteren door de lucht rond tomatenplanten te verzamelen en te analyseren. Na vijf a zes dagen was daarbij de eerste infectie meetbaar in ‘hydrocarbon’.

Ademanalyse bij melkvee

István Fodor vertelde in zijn gedeelte van de workshop meer over ademanalyse bij melkvee om niet alleen emissies te meten maar ook (stofwisselings) ziekten op te kunnen sporen. “Uitademde lucht blijkt meer dan 1.000 verschillende verbindingen (compounds) te bevatten. Het is een complexe mix van moleculen waarbij opvalt dat uit de samenstelling van uitademde lucht ook conclusies te trekken zijn over verbindingen in het bloed van melkkoeien.”

Onderzocht is onder meer het opsporen van ketosis op basis van de hoeveelheid aceton in uitgeademde lucht. Daaruit bleek dat het gehalte aceton in de adem sterk correleert met de BHB-waarde in het bloed van de moederkoe. De onderzoeksresultaten bieden potentie voor non-invasieve (en dus diervriendelijke) en nagenoeg realtime ziektedetectie.

Drie toekomstige gewasteeltscenario’s

Research manager ir. Herman Schoorlemmer zette in een van de workshops de eerder door Jan Kamp aangestipte toekomstige gewasteeltscenario’s voor 2040 verder uiteen. Ook in deze scenario’s staat technologie ten dienste van ecologie.

In het ‘data for your convenience en technology driven’ scenario zijn de machtsverhoudingen bij de gewasteelt en voedselproductie verschoven ten opzichte van nu. Zo zijn fabrikanten niet langer leveranciers van technologie maar van services. De akkerbouwer is een operator geworden die op basis van data gepersonaliseerd voedsel produceert.

Telers zijn de helden in het ‘ecology at the wheel’ scenario. Zij leveren ecosysteem diensten waarvoor ze ook nog eens (goed) worden betaald. Opvallend in dit scenario is de grote betrokkenheid van een bijzonder actieve overheid, gedreven door de doelstelling om landbouw duurzamer maken.

In het derde en laatste scenario genaamd ‘crisis force action’ is gebrek aan vertrouwen en overeenstemming in de maatschappij leidend. Die vertrouwt alleen de wetenschap als het gaat om duurzame voedselproductie. Gewasbeschermingsmiddelen zijn alleen op recept verkrijgbaar en het aantal middelen is sterk beperkt. De opslag van zoet water leidt tot nieuwe verdienmodellen.