Een camerasysteem dat waarschuwt voor de aanwezigheid van ziektes of plaagdieren op een akker. Met GPS-trackers het gedrag van vee in een afgelegen gebied monitoren. Water besparen dankzij een irrigatiesysteem dat via sensoren automatisch rekening houdt met de lokale hoeveelheid regenval, temperatuur, bodemvochtigheid en de waterbehoefte van het gewas. Het zijn allemaal voorbeelden van smart farming: het gebruik van data, moderne technologieën en kunstmatige intelligentie (AI) in de landbouw.
“Met als grote doel om deze efficiënter, en daarmee duurzamer te maken”, vertelt datawetenschapper Christopher Brewster. “Er is waarschijnlijk geen sector die een grotere impact heeft op klimaatverandering en biodiversiteitsverlies. Volgens de IT-wereld ligt de oplossing in computers. Daarmee zou je bijvoorbeeld kunnen zorgen voor minder bemesting, pesticide- of watergebruik. Dat is goed voor de omgeving en economisch aantrekkelijk voor de boeren. Ook voorziet het in de toenemende behoefte van overheden om de landbouw te monitoren en van boerderijen om te automatiseren vanwege het gebrek aan landarbeiders.”
Maar hoe zet je technologie het beste in op het land? Met die vraag houdt Brewster zich – naast zijn baan als onderzoeker bij TNO – bezig aan de Faculty of Science and Engineering (FSE), waar hij bijzonder hoogleraar toepassing nieuwe technologieën is. Die titel verraadt dat zijn werk verder gaat dan de theorie. “Ik ben vooral geïnteresseerd in het oplossen van praktische problemen.”
Aardappels
Een goed voorbeeld daarvan is OpenAgri, een Europees project van meerdere universiteiten en organisaties, waarvan de Universiteit Maastricht kartrekker is – met Brewster als projectleider. “Hierin ontwikkelen we software voor boeren met een interesse in digitalisering, of IT’ers met een interesse in landbouw. We maken geen eindproduct, maar losse componenten waarmee men zelf aan de slag kan – bijvoorbeeld een stuk code dat de lokale weersverwachting doorgeeft aan een systeem of kan berekenen hoe snel een gewas groeit. Dat verlaagt de drempel om ermee te beginnen: je hoeft niet vanaf nul te starten, maar kunt met de bestaande componenten je eigen programma opbouwen.”
De stap naar de praktijk is al gezet. Sinds begin dit jaar lopen er vijf pilotprojecten, aan elk doen meerdere boerderijen binnen een Europees land mee. Zo wordt er in Griekenland gewerkt met een computersysteem met hoge resolutie camera’s dat automatisch de aanwezigheid van schimmels in wijngaarden detecteert. En in België speurt AI op luchtbeelden van drones naar plagen op aardappelvelden, waarbij het direct bepaalt welke bestrijdingsmiddelen nodig zijn.
Rekenkracht
“Deze projecten zullen drie oogstseizoenen lopen, en er zullen nog meer pilots volgen. Ondertussen bestuderen wij wat het beste werkt in de praktijk en aansluit bij de behoeften van de boeren. Welke data moeten verzameld worden? Hoe en wanneer doe je dat? En verwerk je deze gegevens op een lokale computer of online in de cloud? Voor dat laatste heb je een internetverbinding nodig, wat meer energie kost, maar misschien ook een beter resultaat geeft door de grotere rekenkracht. De vraag is dan: wat is het optimale resultaat dat toch energiezuinig is?”
Uiteindelijk moet het tot software leiden die breed opgepikt wordt. “Daarom willen we alles open source (voor iedereen gratis te kopiëren en gebruiken, red.) beschikbaar stellen – ik geloof niet zo in intellectueel eigendom. Op die manier willen we een gemeenschap van gebruikers creëren.”
Utopie
Die aanpak is vergelijkbaar met een ander Europees project waar Brewster bij betrokken is (en nu in de afrondende fase zit): DiTECT. “Alleen heeft dit een andere focus dan OpenAgri, namelijk voedselveiligheid. Het doel was het ontwikkelen van systemen die tijdens het hele productieproces – van oogst tot het vervoer naar de supermarkt – op verschillende manieren de voedselkwaliteit meten en deze gegevens direct analyseren. Zo kunnen we steeds beter voorkomen dat consumenten ziek worden of overlijden.”
Het DiTECT-project heeft veel nuttige software opgeleverd, zegt Brewster. Wordt deze nu ook veel toegepast in de praktijk? “Dat valt helaas lastig te zeggen. Het nadeel van open source is dat je niet weet wie het allemaal gebruikt.”
Al waakt Brewster ook voor te veel optimisme als het over impact gaat. “Ik ben me bewust van het gevaar van techno-utopie, het idee dat technologie alle problemen zal oplossen. Zo bestaat er een echte hype rond smart farming. Maar er is tot nog toe weinig bewijs dat het daadwerkelijk efficiënter of duurzamer is. Daar moet nog veel onderzoek naar gedaan worden.”