AI versterkt vakmanschap van glastuinder

Tuinbouwkassen staan bol van de data, zegt Luuk Nugteren, ontwikkelaar van AI-tools bij het bedrijf Source.ag. 'Elke dag worden in de Nederlandse glastuinbouw in totaal maar liefst 120 miljoen datapunten verzameld via allerlei metingen en sensoren. Het laat zien dat deze sector nu al veel data gebruikt en dat er volop mogelijkheden zijn om gebruik te maken van AI.'

Nugteren sprak onlangs op het symposium 'AI voor de tuinbouw van morgen'. Deze bijeenkomst in het World Horti Center in Naaldwijk werd georganiseerd door vierdejaarsstudenten van Hogeschool Inholland. De studenten wilden te weten komen welke voordelen AI brengt voor Nederlandse glastuinders en of ze überhaupt nog zonder kunnen in hun bedrijfsvoering.

In zijn presentatie gaf Nugteren enkele voorbeelden van modules die zijn ontwikkeld door Source.ag en ging daarbij wat dieper in op het product Harvest Forecast. Dat kan met name door tomatentelers worden gebruikt om hun opbrengsten te voorspellen. Volgens de ontwikkelaar gaat AI over het werken met statistieken, het voorspellen wat gaat gebeuren en de eventuele mogelijkheid om daarop te sturen.

Voedselproductie optimaliseren

Source.ag is vijf jaar geleden opgericht en heeft inmiddels zeventig medewerkers die actief zijn in de tuinbouw in meer dan twintig landen. Nugteren: 'Het is onze missie om met AI de voedselproductie te optimaliseren binnen de klimaatgrenzen. Dat doen we door plantenwetenschap te koppelen aan de kennis en data van telers.'

Naast Nugteren waren ook accountmanager Xander Vonk en R&D-manager Joris Kuiper van Gearbox uitgenodigd om uitleg te geven over wat AI kan toevoegen aan de tuinbouw. Ook dat bedrijf ontwikkelt datagestuurde hulpmiddelen voor glastuinders en legt daarbij de focus op cameratechnieken en beeldanalyses. Vonk en Kuiper leggen uit dat AI vooral helpt patronen te herkennen, op basis waarvan algoritmen worden geprogrammeerd.

Vroegtijdig waarnemen

Gearbox verkoopt werkstations voor de teelt en verwerking van groenten, fruit, bloemen en planten. Vonk: 'Veelal worden de oplossingen die wij bieden gebruikt voor de beoordeling op kwaliteit. En bijvoorbeeld om ziekten en plagen vroegtijdig waar te nemen. Onze systemen beoordelen producten en gewassen objectiever dan mensen.'

Kuiper laat voorbeelden zien van sorteerlijnen met camera's bij paprika en tomaat. Dankzij AI is volgens hem een vrijwel foutloze kwaliteitscontrole mogelijk, met een flinke arbeidsreductie. 'We zijn nu bezig om cameratechnieken in te passen bij de veredeling van gewassen. De camera's zorgen voor consistente en onafhankelijke waarnemingen. Een nieuwe ontwikkeling is dat we hiervoor in de toekomst wellicht ook röntgentechnieken gaan gebruiken.'

Na het aanhoren van de AI-toepassingen werd in een paneldiscussie een aantal stellingen van de studenten doorgenomen. Het ging daarbij met name over de rol van de teler als datamanager, het aanjagen van innovaties met AI en de schaalgrootte die nodig is om te profiteren van de meerwaarde van AI.

Datamanagers

Kuiper stelt dat de meeste glastuinders nu ook datamanagers zijn. 'Data spelen altijd in het hoofd van een teler en AI ondersteunt daarbij.' Marketingspecialist en AI-expert Kim Pot sluit daarop aan door te stellen dat data en AI helpen om situaties objectief te beoordelen. Maar volgens haar blijft vakkennis altijd nodig om de beschikbare data goed te interpreteren. 'Je kunt stellen dat AI het vakmanschap alleen maar versterkt.'

Als kanttekening merkt Pot op dat zij AI niet echt ziet als aanjager voor innovaties in de glastuinbouw. 'AI geeft tuinders wel oplossingen voor een optimale teelt, maar zorgt niet voor vernieuwingen.' Nugteren ziet dat genuanceerder en wijst erop dat juist telers die veel werken met AI ook eerder komen met nieuwe oplossingen. 'AI geeft handvatten om nog efficiënter te telen en dat kan wel degelijk een aanzet zijn tot innovaties.'

In een stelling over bedrijfsgrootte vragen de Inholland-studenten zich af of AI ook geschikt is voor kleinere bedrijven. Kuiper zegt dat juist kleine bedrijven vaak complexe uitdagingen hebben die met AI-tools prima zijn op te lossen. Nugteren sluit zich hierbij aan. Hij wijst er bovendien op dat veel investeringen in AI-tools naar verhouding meevallen en daardoor prima toegankelijk zijn voor kleinere bedrijven.