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
eerste reacties, openbaring van strategiën en analyses

Team AuTomatoes wint Autonomous Greenhouse Challenge

Tholen -  Team AuTomatoes, met enkele bekende Nederlandse tuinbouwgezichten erin, heeft de Autonomous Greenhouse Challenge gewonnen. Het team combineerde netto opbrengst, duurzaamheid en inzet van AI het beste, troefde nipt team AiCU af en ook alle andere AI-teams. En de referentietelers, sinds de corona-uitbraak eveneens gedwongen tot autonoom telen van cherrytomaten. 

In het winnende team zitten consultants, data scientists, engineers, onderzoekers en studenten van TU Delft, Van der Hoeven Horticultural Projects, KeyGene en Hoogendoorn Growth Management. Het was het team wat gedurende de Autonomous Greenhouse Challenge met enige regelmaat updates deelde, zoals over de discussie die gevoerd werd over inzet van belichting.

Leonard Baart laat namens het winnende team weten: “We maken hiermee een enorme stap en kunnen met de kennis die we ontwikkeld hebben teeltbegeleiding perfectioneren door de inzet van data."


Toasten bij de winnaars. Het hele team van AuTomatoes bestaat uit Leonard Baart, Lars Kerkhof, Tamas Keviczky, Niek Bouman, Neil Yorke-Smith, Gerdine van Donge, Moaaz Labash, Tim Tijsma, René Beerkens, Evripidis Papadopoulos en Godfried Dol.

Conclusie na de tweede editie, zo bleek tijdens de webinar vanochtend, is dat het niveau van de AI-teams flink omhoog is gegaan, waardoor zelfs met een eindsprint en een resultaat boven de eigen prognoses de referentietelers onderaan eindigden. Al is daarmee de discussie over het belang van groene vingers nog niet afgelopen, blijven mensen in de kas nodig, net als nog veel meer sensoren en data om nog betere algoritmes te ontwikkelen.

Hoge opbrengst, lage kosten
Het doel van de Autonomous Greenhouse Challenge was om gedurende zes maanden (een langere periode dan in editie één met een komkommerteelt) zo hoog mogelijk te scoren op kilo's, smaak, kwaliteit en duurzaamheid met gebruik van zo min mogelijk energie, middelen en daarmee dus zo laag mogelijke kosten. Bovendien werd de uitslag voor een deel ook bepaald door de jury die keek naar inzet van 'autonome teelttechnieken.'

Elk team kreeg een stukje kas bij Wageningen University & Research in Bleiswijk toegewezen om daar met alle mogelijke technische snufjes en de bekende technische hulpmiddelen (sensoren, schermen, verwarming, bevochtiging, CO2, irrigatie) een teelt te draaien, zónder in de kas te komen, volledig 'op afstand' dus. 

Iedereen écht autonoom
Een uitdaging, voor de vijf AI-teams die helemaal thuis zijn in alle techniek en vooral bergen met data, maar zeker ook voor de referentietelers die nu nog het dichts op de praktijk aansluiten waarin data wel gebruikt wordt, maar een rondje door de kas er zeker ook nog bij hoort. "Als mij vooraf gevraagd was volledig autonoom te telen, dan had ik niet meegedaan", vertelde referentieteler Kees Stijger (samen met Ted Duijvestijn en Marissa van Duijn een team) vanochtend nog voordat de uitslag bekend werd.

Toch moesten ook Kees en Ted eraan geloven halverwege de teeltwedstrijd. "Na de corona-uitbraak zijn Ted en ik ook niet meer in de kas geweest. Juist op het meest kritische moment, waarin wij hoge etmalen draaiden om de eindsprint in te zetten, hebben ook wij echt autonoom geteeld met filmbeelden, telefonisch overleg en de data waarmee Marissa ons hielp. Een nieuwe uitdaging voor mij, maar het is gelukt boven onze prognose uit te komen, dus ik ben zeker tevreden. Ons plan met een eindsprint is gelukt."


De grijze lijn zijn hier de referentietelers. Team 'groen' en 'oranje' staken uiteindelijk ruim boven de rest van de teams uit in de eindafrekening.

Ervaring
Wel moest er nog een 'klein probleempje' overwonnen worden voordat de eindsprint ingezet kon worden, overigens voor alle teams. "De gesprongen hoofdleiding in de kassen in maart was wel echt een tegenslag. Toen hebben wij direct besloten een fungicide mee te druppelen om de wortels heel te houden, want alles was echt heel nat geworden in alle afdelingen." Een stukje 'veertig jaar telerservaring'. 

Niet te relaxt
Voor alle teams gold dat ze ten opzichte van de eerste editie meer voorbereidingstijd hadden. Een voordeel, zo vertelde Klaas van Egmond van Delphy en team 'The Automators'. Hij deed vorig jaar mee en dit jaar weer en kon dus goed vergelijken. "Niet alleen de technische systemen, maar ook het hele monitoren van de data konden we nu beter voorbereiden. Al was het ook riskant om niet te relaxt te zijn door de extra tijd."

Klimaatstrategieën
Uit de tweede editie kunnen meerdere lessen worden geleerd, zo deelde Silke Hemming, namens Wageningen University & Research organisator van de teeltwedstrijd en gedurende de wedstrijd verantwoordelijk voor korte updates met grafieken op de sociale media. "De verschillende klimaatstrategieën van de teams resulteerden in vergelijkbare totale producties, maar wel in een verschillend gebruik van energie en middelen zoals energie, CO2, water en nutriënten."

Nog meer data, maar hoe te interpreteren?
De gewasmanagementstrategie is volgens Silke het sleutelelement voor een hoge (en kwalitatief hoogwaardige) productie. Dezelfde conclusie werd ook getrokken uit de eerste editie, waarin belichting ook belangrijk was. Dit jaar wisten de teams hier al beter mee om te gaan zag Silke. 

Silke ging ook dieper in op de data. Daarvan zijn er heel veel nodig om alles goed op afstand te kunnen sturen. "Gebrek aan data is vaak een probleem, het belemmert de ontwikkeling van AI-algoritmes en dus de ontwikkeling van de autonome kas."

Daarnaast blijft het zaak data goed te interpreteren. "Wat betekent een signaal afkomstig van een sensor?" Zeker bij steeds nieuwere sensoren een uitdaging, want als iets écht nieuw is, dan is er nog veel aan kennis te vergaren.

Mensen blijven nodig
De Autonomous Greenhouse Challenge heeft volgens Silke laten zien dat het mogelijk is om groenten op afstand te telen. "In tijden van COVID-19 geeft dit heel veel mogelijkheden. Alle beslissingen kunnen autonoom op afstand worden genomen. Er blijven echter mensen in de kas nodig voor gewashandelingen (indraaien, oogsten) en voor onderhoud aan sensoren/installaties indien nodig."

Daar zijn nog meer ontwikkelingen nodig om robots met mensen te laten samenwerken. "Dat vraagt zeker meer onderzoek in de toekomst", aldus Silke. Ook Leo Marcellis, lid van de jury, sloot daarbij aan. "We staan nog maar aan het begin van wat mogelijk is."

Wie weet wat er in editie drie (mits er genoeg sponsors zich melden), waarin na komkommer en tomaat misschien wel paprika aan de beurt is, weer kan worden ontdekt. Al is er wereldwijd heel veel vraag naar innovatie in tomaat als grootste productgroep, dus verder bouwen op de kennis uit deze tomatenteelt ligt misschien wel het meest voor de hand.

In de loop van de dag én morgen volgen updates vanuit de deelnemende teams.

30Mhz, team 'The Automators', deelt hun ervaringen uit Autonomous Greenhouse Challenge hier