Robots worden in kassen steeds vake gebruikt om sneller en consistenter gegevens te verzamelen. Dat biedt de mogelijkheid om op grotere schaal en daardoor meer betrouwbare informatie te verzamelen, om uiteindelijk een duidelijker beeld te geven van wat er in de kas gebeurt. Met dit idee ging het Amerikaanse bedrijf IUNU aan de slag bij het ontwikkelen van hun robotplatforms. Dit jaar installeerde Priva in Europa de eerste robot die speciaal voor de tomatenteelt is ontworpen, in het Proof Research and Demonstration Center. IUNU CEO Adam Greenberg en programmamanager Yoeri van der Laan laten hoe kunstmatige intelligentie (AI) helpt om deze gegevens om te zetten in praktische inzichten.
"We hebben gezien wat data kan betekenen in de tuinbouw," zegt Adam, verwijzend naar de activiteiten van het bedrijf in de slamarkt. De afgelopen jaren heeft IUNU talloze verticale robots geïnstalleerd. Die bewegen boven het gewas om gegevens te verzamalen, die vervolgens door het LUNA platform omgezet worden in inzichten voor telers. Vorig jaar lanceerden ze hun tomatenrobot, en nu helpen ze steeds meer telers in dit gewas.
""Het Luna-systeem automatiseert niet alleen plantenregistraties en gewastellingen, maar voorziet ook in continue, objectieve metingen. Hiermee worden fouten en inconsistentie in de gegevensverzameling verminderd. Met robots worden de gegevens zowel objectiever als schaalbaarder, waardoor we van wekelijkse steekproeven naar dagelijkse, uitgebreide controles kunnen gaan", vertelt Adam.
Naast het registreren van de klimatologische omstandigheden in de kas (zoals licht, CO₂, temperatuur en vochtigheid) en het vastleggen van beelden van het gewas, maken de IUNU-robots volgens hem een nieuw niveau van inzicht bereikbaar. "Met sensoren en beeldsystemen verzamelen we continu gegevens. De AI-algoritmes analyseren deze, waardoor we kleine veranderingen in de gezondheid van gewassen, groeisnelheden en omgevingsfactoren kunnen detecteren. Deze constante monitoring biedt een nauwkeurig en uitgebreid overzicht van de teelt waardoor telers realtime aanpassingen kunnen doen om de teelt te optimaliseren en de oogstprognoses te verbeteren."
Dit is dus waar AI om de hoek komt kijken. Op basis van al draaiende systemen, beschikt IUNU over een grote dataset, en die is cruciaal voor het creëren van algoritmes die onregelmatigheden identificeren - en dan bij voorkeur voordat het grote problemen worden.
De robot rijdt door het gewas en de camera's van het systeem nemen zowel enkelvoudige beelden als video's met een lage beeldsnelheid op. Dankzij de smalle afmetingen, vergelijkbaar met die van een standaard trolley, kan de robot gemakkelijk tussen de gewasrijen manoeuvreren. Bovendien zijn de camera's verstelbaar, zodat gebruikers de hele teelt kunnen inspecteren zonder de opstelling te hoeven veranderen.
De robot is verkrijgbaar in een autonome en handmatige versie. De autonome versie wordt aangedreven door een batterij op een autonoom platform. De handmatige versie, die ook op batterij werkt, is ontworpen om handmatig te worden bestuurd op een standaard trolley.
Bewegen tussen gewassen
De robot die geïnstalleerd is in het Nederlandse demonstratie- en onderzoekscentrum Proof, toont hoe de robot aan het eind van de rij de armen omdraait en dezelfde weg terug kan nemen. Hierdoor wordt de tijd en energie die besteed worden aan het doorkruisen van gangpaden geminimaliseerd. "Dit ontwerp, in combinatie met een RFID-gebaseerd volgsysteem, biedt nauwkeurige gegevens over de locatie en status van elke plant", vertelt Yoeri.
De IUNU-robot werkt in ploegen van 8 uur 's ochtends tot 7 uur 's avonds en checkt zo elke dag 20-25% mee van een kas van 5 ha. "Het doel is niet om 100% van de gewassen te meten, maar om een representatieve steekproef te leveren voor trendanalyses en projecties," zegt Yoeri. Hij legt uit dat telers er bijvoorbeeld voor kunnen kiezen om elke vijfde rij te scannen om een volledig overzicht te krijgen.
Van sla naar tomaato
De slarobot van IUNU is geïmplementeerd in verschillende regio's, waaronder Europa, het Midden-Oosten en Australië, waarbij het team bijzonder te spreken is over de betrouwbaarheid en schaalbaarheid van de gegevens. Die data wordt rechtstreeks ingevoerd in het Luna AI-platform van IUNU, dat is ontworpen om de gegevens uit de kas om te zetten in inzichten en besluiten in de teelt.
Via de Intelligent Setpoint Control wordt de data gebruikt om te sturen en aanpassingen te doen. De robot kan ook worden geïntegreerd met bestaande systemen. Dankzij deze compatibiliteit kunnen gegevens van de robot worden opgenomen in dashboards die telers al gebruiken, of via API worden gedeeld met tools van derden. Volgens Adam ondersteunt deze aanpak de groeiende aan interoperabiliteit binnen de sector, waarbij informatie tussen systemen kan worden uitgewisseld voor een betere besluitvorming.
Priva proef
Een van deze systemen is het Priva-platform, en daarom werd de tomatenrobot bij Proof gekocht door het Nederlandse bedrijf. Vorig jaar ging Priva een partnerschap aan met IUNU om zich te richten op AI-gedreven teelt. De robot verzamelt momenteel de eerste validatiegegevens om de impact op de teelt en de oogst te beoordelen. "We kijken naar de toegevoegde waarde voor de teler zodat het hen helpt om hun bedrijf te verbeteren", zegt Dirk Prins van Priva. "De vraag is of onze gecombineerde oplossingen elkaar kunnen versterken."
Voorspelbaar en winstgevend gewas
"Controle hebben over een voorspelbare en winstgevende oogst is het doel waar we naartoe werken", voegt Dirk toe. "Wat we nu zien is dat de telers zelf de menselijke intelligentie zijn: ze zorgen voor gewasregistratie, monitoren de teelt en nemen beslissingen terwijl het gewas zich ontwikkelt en wordt bijgestuurd. Maar door schaalvergroting en diversificatie van de kassen is dat een grote uitdaging, en niet langer overal een optie. Zeker gezien de druk op de arbeidsmarkt en het gebrek aan beschikbare geschoolde arbeidskrachten. Het vraagt om terugkoppeling met meer gegevens. We zijn op zoek naar 'groene ogen' die telers en eigenaren helpen om inzicht te krijgen in hun gewas. We zien dat het IUNU-systeem de potentie heeft om dat te doen."
Om echt succesvol te zijn voor de teler, moet de integratie met Priva-oplossingen niet alleen vlekkeloos werken, maar ook toegevoegde waarde bieden, zegt Dirk. Priva heeft een cloudgebaseerd systeem en dashboard ontwikkeld waarmee telers oplossingen van derden kunnen integreren en specifieke functies en diensten kunnen toevoegen die ze nodig hebben. "Ons systeem werkt, hun systeem werkt, maar kunnen ze samen echte toegevoegde waarde bieden aan een teler? Kunnen ze samen uitdagingen oplossen waar telers mee te maken hebben?" legt Dirk uit. Daarom besloot Priva de robot te kopen en te gebruiken in hun proeven in de kas. "We kunnen de integratie testen en optimaliseren, en we hebben onze eigen datasets."
Van kleine gedeeltes tot grote kassen
"Traditioneel konden telers slechts een klein deel van de gewassen wekelijks controleren vanwege arbeidsbeperkingen, wat leidde tot onvolledige momentopnamen van de omstandigheden in de kas. Nu, met onze robot, kan een bedrijf iedere dag grote delen van het gewasareaal controleren. Dit resulteert in nauwkeurigere prognoses en een betere planning. Deze verschuiving is met name van belang voor een goede afstemming van gewasaansturing en andere zeer nauwkeurige tuinbouwtechnieken. Hierdoor kunnen telers hun middelen effectiever inzetten en sneller reageren op potentiële problemen", besluit Adam.
Naast monitoring en registratie is het ook mogelijk om de opbrengst te voorspellen, en te sturen op gewenste resultaten. In de nabije toekomst zullen updates ook meer directe controle over het energieverbruik mogelijk maken. "Uiteindelijk zorgt het platform voor een verschuiving van reactief naar voorspellend kasbeheer, waardoor telers geïnformeerde beslissingen kunnen nemen die aansluiten bij hun doelen en uitdagingen."
Voor meer informatie:
IUNU
[email protected]
iunu.nl