Zo kan kunstmatige intelligentie de landbouw revolutioneren

Algoritmen voor kunstmatige intelligentie (AI) worden nu gebruikt voor zaken als het analyseren van plantbeelden, het voorspellen van opbrengsten en het automatisch aansturen van machines. AI ondersteunt de landbouwproductie op vele niveaus – van zaaien tot oogsten en zelfs verkoop. Het helpt ook kosten te verlagen en zich aan te passen aan klimaatverandering. Hoewel nieuwe technologieën momenteel voornamelijk worden gebruikt door de grootste landbouwbedrijven in Polen, groeit de omvang van AI-gebruik snel.

"Neurale modellering wordt steeds populairder in de landbouwsector, maar we benutten de mogelijkheden van deze technologie nog niet ten volle. Momenteel staat het nog in de kinderschoenen: bedrijven implementeren technologie op mobiele apparaten, touchscreens en in tractoren die boeren ondersteunen bij hun dagelijkse werk. We hebben echter nog niet het stadium van dagelijks gebruik bereikt", zegt prof. Maciej Zaborowicz, PhD, DSc, Eng., hoofd van de afdeling Biosysteemtechniek aan de Universiteit voor Levenswetenschappen van Poznań, in een interview met persbureau Newseria.

In Polen tonen Poolse boeren, volgens het Nationaal Centrum voor Onderzoek en Ontwikkeling in zijn rapport "Landbouw 4.0. Identificatie van technologische trends", verwijzend naar een onderzoek uitgevoerd door de Landbouwuniversiteit in Krakau in samenwerking met Microsoft (Startup Poland, 2020), een groeiende interesse in Landbouw 4.0-technologieën. Dit geldt met name voor oplossingen die de bemestingsefficiëntie verbeteren (72%), moderne apparatuur voor mechanische onkruidbestrijding (54%), systemen ter ondersteuning van de bodembewerking (48%), automatische machinebesturing (54%) en telemetrie (48%).

De voordelen van AI zijn echter nog veel groter, en automatisering op landbouwbedrijven brengt tastbare voordelen met zich mee. Dankzij machine learning-algoritmen kunnen boeren betere beslissingen nemen, kosten optimaliseren en het milieu beschermen. Kunstmatige intelligentie zorgt voor een snellere vermindering van het meststoffengebruik, geautomatiseerde oogst en detectie van plantenziekten.

Een studie gepubliceerd in het tijdschrift Computers and Electronics in Agriculture toonde aan dat een systeem met kunstmatige intelligentie (AI) appelziekten kan detecteren. Met behulp van een neuraal netwerk, getraind op een dataset met afbeeldingen van appelbladeren, behaalde het systeem een indrukwekkende nauwkeurigheid van 95% bij het identificeren van de aanwezigheid van de ziekte. Een ander praktisch voorbeeld is de detectie van gele roest in tarwegewassen. De onderzoekers gebruikten machine learning-algoritmen om afbeeldingen van tarwevelden te analyseren en identificeerden geïnfecteerde gebieden met hoge nauwkeurigheid. Deze toepassing van AI bespaart niet alleen tijd, maar minimaliseert ook verliezen, waardoor vroegtijdige interventie mogelijk is.

"Vanuit het perspectief van landbouwkunde en biosysteemtechniek omvat de toepassing van kunstmatige intelligentiemethoden zeker veldkartering, het controleren van de bodemvruchtbaarheid en het bepalen van optimale rijroutes. We analyseren satellietgegevens, zoeken naar gebieden waar de opbrengsten lager zijn, waar de opbrengsten gelijkmatiger zouden kunnen zijn, en bepalen de juiste bemestingspercentages. En dat gebeurt nu al. Als het gaat om de toepassing van kunstmatige intelligentiemethoden in de voedselproductie, gaat het zeker om algoritmen die voedselproductieprocessen ondersteunen", aldus een expert van de Universiteit voor Levenswetenschappen van Poznań.

Kunstmatige intelligentie (AI) kan aanzienlijk helpen bij het beoordelen van de kwaliteit van groenten en fruit, zowel tijdens de teelt- en oogstfase als tijdens de verwerking. Zo worden computer vision-systemen met RGB- en nabij-infrarood (NIR) camera's gebruikt om appels of tomaten te sorteren – AI classificeert het fruit op basis van kleur, vorm en rijpheid. Algoritmes op basis van sensoren of satellietbeelden helpen bij het selecteren van het beste oogsttijdstip, terwijl nabij-infrarood spectroscopie en hyperspectrale beeldvormingstechnologieën het mogelijk maken om het suiker-, zuur-, water- en zetmeelgehalte van groenten en fruit te beoordelen.

- Ten eerste moeten we een reeks geschikte parameters verkrijgen, een reeks geschikte kenmerken van de producten die we willen evalueren, deze invoeren in een dergelijk systeem en een geschikt model creëren waarmee we een aanvullende objectieve beoordeling kunnen uitvoeren, niet beïnvloed door de subjectiviteit van een bepaalde evaluator, en waarmee we bijvoorbeeld de kwaliteit van een tomaat of de kwaliteit van vlees kunnen beoordelen - legt Prof. Maciej Zaborowicz uit.

Uit een onderzoek van Prescient en Strategic Intelligence blijkt dat de markt voor kunstmatige intelligentie (AI) in de landbouw in 2024 iets meer dan $ 2 miljard waard was (vergeleken met $ 1,6 miljard in 2023). Tegen 2030 zou dit bedrag kunnen oplopen tot bijna $ 8 miljard. In Polen worden volgens een rapport van het Nationaal Centrum voor Onderzoek en Ontwikkeling (NCBiR) Landbouw 4.0-technologieën het meest gebruikt door landbouweigenaren met een oppervlakte van meer dan 20 hectare (38,4% van de respondenten), door 7,6% van de respondenten op boerderijen tussen de 2 en 20 hectare, en slechts door 3,6% op nog kleinere boerderijen (minder dan 2 hectare).

Jongeren zijn veel bereidwilliger om te investeren in nieuwe oplossingen en deze te gebruiken. Soms downloaden ze applicaties voor kunstmatige intelligentie om te testen, gewoon om te zien hoe ze werken. Naarmate de gemiddelde leeftijd stijgt, neemt de weerstand tegen de implementatie van deze veranderingen toe, maar dat weten we al sinds de introductie van computers in de landbouw. Tegenwoordig kan geen enkele tractorbestuurder zich meer voorstellen om zonder joystick of handheld controller te werken, maar we moeten langzaam overstappen op het gebruik van nieuwe software zoals kunstmatige neurale netwerken, machine learning en computerwetenschappen", legt een onderzoeker van de Universiteit voor Levenswetenschappen van Poznań uit.

Kunstmatige intelligentie (AI) zorgt voor aanzienlijke kostenbesparingen in de landbouw. Intelligente systemen die planten herkennen, passen pesticiden alleen toe op onkruid, waardoor de kosten van chemicaliën dalen. Slimme irrigatiesystemen kunnen tot 30-50% water besparen in vergelijking met traditionele methoden, terwijl AI-gestuurde machines langs optimale routes het brandstofverbruik verlagen. Daarom zal hun populariteit volgens de expert blijven toenemen.

"Nieuwe technologieën verlagen vooral de kosten, wat betekent dat ze geld besparen, omdat ze fungeren als adviessystemen. Dankzij deze adviezen kunnen we fouten in geplande processen elimineren, bijvoorbeeld het transportproces of de inkoop van een bepaald materiaal optimaliseren, en dat is op zichzelf al een toegevoegde waarde. De kosten voor de aanschaf van technologie zijn ook aanzienlijk gedaald; het is niet meer zo duur als vroeger, dus de introductie van dergelijke oplossingen op de markt is zeker ook gunstig voor kleine boeren zonder aanzienlijke investeringen en kosten", betoogt prof. dr. Maciej Zaborowicz, ingenieur.

Bron: