Artificial Intelligence (AI) biedt op verschillende vlakken uitkomst voor de land- en tuinbouw, zegt Bram Veldhuisen, onderzoeker op het gebied van precisielandbouw en agro-robotica. “Denk aan het herkennen van onkruid of het oogsten van gewassen. Door middel van training kun je een machine leren om onderscheid te maken tussen bijvoorbeeld een aardappelplant en onkruid of laten zien wanneer een gewas rijp is om van het land te halen. Dat is superhandig natuurlijk, want als je dit allemaal handmatig moet doen – zoals nu veelal gebeurt – kost dit ontzettend veel tijd en energie. Bovendien is de kans groot dat je met het blote oog dingen over het hoofd zit. Slimme systemen met high-tech camera’s en sensoren zien meer.”

Smart implements

Een van de uitdagingen is hoe we ervoor zorgen dat deze slimme systemen ook voor – bijna – 100 procent betrouwbaar zijn. De missende schakel hierbij zijn volgens Veldhuisen ‘smart implements’. “Dit is een geïntegreerd systeem in een machine of robot dat de mogelijkheid heeft om zijn eigen werk te controleren. Als je een robot het land opstuurt om onkruid te ruimen, dan wil je niet dat hij per ongeluk een deel van de gewasplantjes meeneemt. En als je wilt oogsten, dan is het wel de bedoeling dat alleen de rijpe gewassen van het veld worden gehaald. Een smart implement heeft zelf door of het werk goed gaat of dat iemand toch moet komen om in te grijpen of bij te sturen.”

Signaal als er iets misgaat

Smart implements worden nog niet toegepast in de praktijk, zegt Veldhuisen. “Bij WUR werken we aan de ontwikkeling hiervan, onder meer in Robs4Crops. In dit project hebben we een camerasysteem ontwikkeld voor een schoffelmachine op een bietenveld. Hiermee kan de machine voor en achter zich kijken en zo het aantal gewasplanten tellen dat eraan komt en achter de machine ligt. Als er een mismatch is tussen deze aantallen, geeft de machine een signaal af zodat de boer weet dat er iets mis is gegaan. Zo’n systeem zou je bijvoorbeeld ook kunnen ontwikkelen voor het zaaiproces. Zo zijn er voor elk type machine wel controlestappen te bedenken die we nu nog als mens uitvoeren.”

Slimme oogst- en plukrobots

In andere projecten werken onderzoekers van WUR aan een andere toepassing van AI-technologie, namelijk slimme oogstrobots. Veldhuisen: “Een paar jaar geleden hebben we een oogstrobot voor broccoli ontwikkeld. Deze hebben we voorzien van een camerasysteem dat heel precies ziet welke broccoli rijp genoeg is. In andere teelten zijn vergelijkbare toepassingen ontwikkeld, zoals een oogstrobot voor paprika’s. Verder loopt er vanuit WUR momenteel een project, The Next Fruit 4.0, dat zich richt op de fruitteelt. Hierin wordt onder meer gekeken naar plukrobots. De ontwikkeling hiervan is wat uitdagender, omdat je bij fruit nog voorzichtiger moet zijn dan bij andere gewassen. Een appel of peer moet je niet trekken of snijden, maar draaien. Ook wil je geen deukjes.”

Autonome teelt glastuinbouw

Niet alleen in open, maar ook in gesloten teelten, zoals de glastuinbouw, speelt AI een steeds grotere rol. Met name als het gaat om autonoom telen, zegt Anja Dieleman, onderzoeker op het gebied van plantenfysiologie. “Autonoom telen gaat over het gecontroleerd op afstand aansturen van een teelt in een kas. Dit gebeurt op basis van informatie van sensoren en camera’s over bijvoorbeeld het kasklimaat, ontwikkeling van een plant of de aanwezigheid van ziekten en plagen. Met het ontwikkelen van slimme modellen kunnen telers deze informatie gebruiken om beslissingen te nemen. Moet de temperatuur hoger of lager? Moet ik extra water geven? Wanneer kan ik oogsten? Moet ik gewasbeschermingsmiddelen inzetten?”

Intelligente algoritmes en digital twins

Dieleman geeft leiding aan AGROS, een project waarin WUR met een consortium van bedrijven werkt aan de ontwikkeling van een autonome kas. “Inmiddels zijn we beland bij deel 2 van het project, AGROS II. In AGROS I is onder andere gewerkt aan het ontwikkelen van goede vision technology in de kas. In deel 2 bouwen we hierop voort, onder meer met een beweegbaar camerasysteem dat door de kas rijdt. Hiermee kunnen we bij veel meer planten de ontwikkeling meten, zodat we de teelt gerichter kunnen aansturen. Dat doen we met behulp van intelligente algoritmes en digital twins die werken op basis van mechanistische modellen. Zo maken we autonoom telen steeds slimmer.”

Niveau ligt steeds hoger

Toch zijn we volgens Dieleman nog niet zover dat we een kas volledig autonoom kunnen aansturen. “We zitten nu op het niveau dat data en intelligente algoritmes telers vooral ondersteunen bij hun beslissingen. Met name op het gebied van autonoom regelen van het klimaat is de sector al vrij ver. Het autonoom aansturen van de gewashandelingen is lastiger. Bijvoorbeeld het bepalen van het juiste moment van watergift, planten wijder zetten en het oogsten van rijpe vruchten. Daarvoor heb je de terugkoppeling van het gewas nodig. En daar ligt de uitdaging: er zijn wel goede sensoren op de markt om bijvoorbeeld de kasluchttemperatuur continu te meten, maar niet om automatisch het aantal nieuwe bladeren dat dagelijks gevormd wordt te bepalen. Daarvoor ontwikkelen we nu visiontechnologie. Maar zelfs als we niet in staat zijn om een kas volledig autonoom aan te sturen, leveren de ontwikkelingen een bijdrage aan verbetering van de teeltwijzen. Doordat we hiermee bezig zijn, zie je dat telers zich bewuster worden van het belang van data-verzameling en planmatige aansturing van de teelt. Hierdoor gaat het niveau vanzelf omhoog”.

Praktijk staat te springen

Zowel Dieleman als Veldhuisen ziet dat agrariërs en telers staan te springen om meer gebruik te maken van slimme technologie. Veldhuisen: “Niet alleen omdat het de opbrengst verbetert, maar ook vanwege de problemen rondom het aanbod van arbeid. Steeds minder mensen willen het veld op voor het intensieve werk. Dan bieden slimme machines uitkomst. Daarnaast zien we dat het bewustzijn over onderwerpen als klimaat en milieu ook toeneemt. Door slimmer om te gaan met energie, water en nutriënten en chemische bestrijding te vervangen door milieuvriendelijkere methodes, zoals laseren van onkruid, hebben de activiteiten minder schadelijke impact. Nu is het nog zaak dat we technieken rijp en toegankelijk maken voor de praktijk.”

Meer autonomie niet zonder risico’s

Tot slot benadrukken de experts dat de inzet van meer autonome technologie ook risico’s met zich kan meebrengen. Dieleman: “Als je een teelt op afstand wilt aansturen, moet je wel op de data kunnen vertrouwen. Als ergens een slangetje loszit of put verstopt zit, kloppen de getallen niet meer. Om dit soort problemen te voorkomen, moet je een extra controle inbouwen.” Veldhuisen: “Wat ook speelt als je meer digitaal gaat werken, zijn risico’s rondom cybersecurity. Als iemand met verkeerde intenties inbreekt in je systeem, kan die bijvoorbeeld instellen dat de machine al je plantjes kapotmaakt. Daarnaast moet je zorgen dat autonome machines zich veilig voortbewegen. Op dat gebied kunnen we meekijken met de ontwikkeling van zelfrijdende auto’s. Maar laten we eerst maar eens bewijzen dat alles wat we nu willen, ook daadwerkelijk functioneert.”

Dies Natalis 2025: Artificial Intelligence for Sustainable Futures

Artificial Intelligence for Sustainable Futures staat centraal bij de Dies Natalis 2025, vrijdag 7 maart 2025.
Lees meer:

• AI denkt in de toekomst misschien dierlijker

• Dies Natalis | Artificial Intelligence for Sustainable Futures