Schrijf je in voor onze dagelijkse nieuwsbrief om al het laatste nieuws direct per e-mail te ontvangen!

Inschrijven Ik ben al ingeschreven

U maakt gebruik van software die onze advertenties blokkeert (adblocker).

Omdat wij het nieuws gratis aanbieden zijn wij afhankelijk van banner-inkomsten. Schakel dus uw adblocker uit en herlaad de pagina om deze site te blijven gebruiken.
Bedankt!

Klik hier voor een uitleg over het uitzetten van uw adblocker.

Meld je nu aan voor onze dagelijkse nieuwsbrief en blijf up-to-date met al het laatste nieuws!

Abonneren Ik ben al ingeschreven
Deelnemers aan Autonomous Greenhouses Challenge bekend

Vijf winnende teams hackaton gaan in autonome kas komkommers telen

Vrijdag 1 juni is na een 24-uurs hackathon, waaraan 14 internationale teams deelnamen, in Bleiswijk bekend gemaakt welke vijf teams er door zijn naar Autonomous Greenhouses Challenge die dit jaar georganiseerd wordt door Wageningen University & Research. De vijf winnende teams zijn deep_greens, AiCU, The Croperators, Sonoma en iGrow. De winnende teams krijgen de tweede helft van dit jaar een échte kas in beheer waarin zij dankzij kunstmatige intelligentie met zo min mogelijk input aan bijvoorbeeld water, voeding en energie, 'op afstand' een zo goed mogelijk komkommergewas moeten telen.
 


Aan de hackathon deden 14 teams mee met circa 90 deelnemers en in totaal 15 nationaliteiten. Van veel teams waren er tijdens de 24 uurs hackathon enkele teamleden fysiek aanwezig op de WUR locatie Bleiswijk. De overige teamleden waren online met Bleiswijk verbonden door Skype, telefoon en mail. Opvallend was dat de teams gedurende de hackathon ook onderling met elkaar overlegden en ervaringen met elkaar deelden, waardoor er een informele en innovatieve sfeer ontstond.

 
Vijf winnende teams

De hackathon bestond uit twee onderdelen: een team-pitch en de netto winst die in de hackathon behaald werd. Uiteindelijk zijn 5 teams door de jury geselecteerd voor de volgende ronde, waarin zij in een échte kas op afstand komkommer moeten telen. De 5 winnende teams zijn:

  • deep_greens, een team bestaande uit AI (kunstmatige intelligentie) experts van Intel en tuinbouwexperts van de National Autonomous University of Mexico (nationaliteiten: United States, Ecuador, Argentina, India, Mexico)
  • AiCU, een divers team bestaande uit AI en tuinbouwexperts en studenten van Eurotiss, NXP Semiconductors, IGMPR Flower, Parks & More, University of Twente, Wageningen University (China)
  • The Croperators, een team bestaande uit professionals van Delphy en AgroEnergy en studenten van Wageningen University en InHolland (The Netherlands).
  • Sonoma, een team bestaande uit AI experts van Microsoft Research en studenten van Wageningen University en University of Copenhagen (Vietnam, India, The Netherlands, Germany).
  • iGrow, een team bestaande uit AI experts van Tencent en tuinbouwexperts van Chinese Academy of Agricultural Science (China).
Hackathon
Tijdens de pitch moesten de teams hun wetenschappelijke en praktische aanpak presenteren voor het daadwerkelijk autonoom besturen van een kas qua klimaat, bemesting en gewasopbouw. De teams kregen daarbij punten voor de team samenstelling (multidisciplinair, internationaal, verschillende bedrijven/kennisinstellingen en andere door de jury als belangrijk geachte kenmerken) en voor de aanpak (nieuw, functioneel, robuust, schaalbaar, inzet van kunstmatige intelligentie).


Het tweede onderdeel van de voorselectie was het resultaat van de Hackathon: de gehaalde netto winst in Euro's. Hierin kregen de teams toegang tot een klimaatmodel en een gewasgroeimodel van komkommer die door onderzoekers van de WUR ontwikkeld zijn. Daarmee moesten de teams een vooraf gesteld doel behalen.

 
Game-situatie

De organisatoren hadden er voor gezorgd dat de modellen zó veel mogelijkheden bevatten, dat er een 'game'-situatie ontstond. Zo was het theoretisch mogelijk om een financiële winst te behalen die zo'n tien keer hoger ligt dan telers nu in de praktijk kunnen halen.

De teams moesten zelf de ideale setpoints voor temperatuur, hoeveelheid licht, CO2-concentratie en een aantal teelt-gerelateerde parameters, zoals plant- en stengeldichtheid en teeltperiode, bepalen. Dat deden zij met behulp van hun eigen algoritmes.
 
Bron: Wageningen University and Research
Publicatiedatum: