Twee Wageningse AI-onderzoeken krijgen een podium tijdens een van de topconferenties over AI in de wereld. Een van de onderzoeken richt zich op de vraag of kunstmatige intelligentie boeren kan helpen bij de beslissing om hun land al dan niet te bemesten.
In het onderzoek naar bemesting is reinforcement learning ingezet voor een kosteneffectieve oplossing voor boeren om te bepalen wat het beste moment is om hun gewassen te bemesten. Reinforcement learning is een techniek waarbij AI experimenteert en van zijn fouten leert.
Overbemesting voorkomen
Senior AI-onderzoeker Michiel Kallenberg vertelt: “Een van de gevolgen van overbemesting is dat niet door planten opgenomen stikstof in het milieu terechtkomt. Om overbemesting te voorkomen, kunnen boeren metingen verrichten om vast te stellen hoeveel mest een plant nodig heeft. Die kennis kan AI vervolgens verwerken in het bemestingsschema van de boer. Het punt is dat het behoorlijk tijds- en kostenintensief is om die metingen voor elkaar te krijgen. Veel boeren beslissen daarom op basis van boerenverstand of zij wel of niet bemesten. Of ze bemesten simpelweg wat maximaal is toegestaan.”
Reinforcement learning
Kallenberg en zijn collega’s werkten aan een AI-systeem dat de juiste hoeveelheid toe te dienen kunstmest vaststelt en tegelijkertijd de behoefte aan dure veldmetingen tot een minimum beperkt. Een bestaand gewasmodel voor wintertarwe, ontwikkeld door Wageningse wetenschappers, ligt aan de basis hiervan. “Dit model geeft de groei van het gewas weer op basis van allerlei variabelen, zoals weergegevens en bodeminformatie. Vervolgens hebben we met behulp van het AI-systeem in een gesimuleerde omgeving een grote hoeveelheid bemestingsstrategieën toegepast. De onderzoekers hebben hiervoor de technologie van reinforcement learning gebruikt. Door te leren van trial & error bepaalt het algoritme de optimale bemestingsstrategie voor een breed scala aan omstandigheden.”
Betrouwbare systemen nodig
Kallenberg benadrukt dat er nog veel werk te doen is om dit soort fundamentele inzichten te vertalen naar AI-oplossingen waar de praktijk mee kan werken. “De agrofoodsector heeft daarvoor betrouwbare systemen nodig. Als Wageningse wetenschappers kunnen wij daarin het verschil voor de sector maken. AI is the talk of the town en als WUR moeten we daar verantwoord aan bijdragen. We zorgen niet alleen dat AI-tools werken, maar we baseren ze op de behoeften van de sector. En dankzij onze uitgebreide kennis van plant, dier en milieu kunnen we die behoeften vertalen naar gerichte algoritmen.”
Ook in andere onderzoeken timmert WUR flink aan de weg met AI. Zo hebben Wageningse wetenschappers onlangs met AI een machine ontwikkeld die zelf onkruid herkent en verwijdert. Andere recente uitvindingen zijn een robot die zelf rijpe vruchten afsnijdt en een kas die autonoom het klimaat regelt.
Bron: WUR
