Onderzoekers boeken succes met autonome komkommerteelt

Begin vorig jaar begon binnen het project 'Agros' een validatieproef. Daarin werden drie teelten met elkaar vergeleken. 'Een van de teelten werd aangestuurd door teeltdeskundigen van partnerbedrijven, de andere twee door de intelligente algoritmen Digital Twin en Reinforcement Learning', legt projectleider Anja Dieleman van de businessunit Glastuinbouw van WUR uit.

Bij Digital Twin zijn de gewas- en klimaatmodellen gegenereerd door de businessunit. 'De ideale regelstrategie wordt bepaald op basis van reacties van het gesimuleerde klimaat en virtuele komkommergewas', licht Dieleman toe. 'In deze aanpak wordt de informatie over het klimaat en gewas, die via sensoren in de kas wordt gewonnen, door Digital Twin gebruikt om de strategie zelf te kalibreren en verbeteren.'

Algoritmen

Bij Reinforcement Learning worden algoritmen getraind in het koppelen van acties en waarnemingen. 'Door herhaaldelijk proeven te simuleren onder verschillende omstandigheden en controles interpreteert het model zijn omgeving door de gevolgen van regelacties te evalueren. Gewenst gedrag wordt beloond en ongewenste resultaten worden bestraft. Eenmaal getraind op de doelstelling handelt het model zelfstandig', zegt Dieleman.

De projectleider legt uit dat voor Reinforcement Learning de besturing in de eerste drie weken van de teelt in handen was van telers. 'Toen de eerste vruchten werden gezet, nam het algoritme het over. We zagen vervolgens een kasklimaat dat aanzienlijk verschilde van de twee andere compartimenten.'

Dit had maar een beperkt effect had op de productie. 'Er is een goede productie behaald, zelfs met de beperkingen van een vooraf ingesteld snoeistrategie', stelt Dieleman.

Drie maanden

De conclusie die daardoor kan worden getrokken, is dat het gedurende drie maanden goed mogelijk blijkt om de teelt van komkommers autonoom aan te sturen zonder handmatig ingrijpen of de regeling volledig om te gooien. 'Voor het Reinforcement Learning-systeem was dit best een prestatie. Dat algoritme is namelijk vanaf nul opgebouwd', zegt de projectleider.

Ook kwamen de onderzoekers tot de conclusie dat intelligente algoritmen goed omgaan met variabelen. 'De telersafdeling had een duidelijke strategie. Zij streefde naar het beste resultaat. Er was een vrij eenvoudig teeltplan', legt Dieleman uit.

Energieprijzen

'De doelfunctie voor alle afdelingen was een zo hoog mogelijke nettowinst behalen', vervolgt de projectleider. 'De Digital Twin hield daarbij uitstekend rekening met variabele energieprijzen. Er werd belicht op goedkopere momenten. De telers waren rechtlijniger. Zij keken meer naar het gewas en veel minder naar de kostprijs.'

Belangrijkste reden om in te zetten op de ontwikkeling van een autonome teelt is omdat daarmee kan worden ingespeeld op uitdagingen in de sector. 'Toen we vier jaar terug begonnen, was het ontzettend lastig om gekwalificeerd personeel te vinden. Vooral mensen op het middenmanagement, zoals teeltchefs, waren er niet', zegt Dieleman.

Energiecrisis

De vraag naar data versterkte tijdens de energiecrisis. 'Het werd belangrijker om de inputkosten te managen', zegt de onderzoeker.

'Op veel bedrijven heb je een teeltmanager, energiemanager, personeelsmanager en soms ook een afzetmanager. De keten is complexer geworden. Je moet niet alleen kijken naar gewas en productie, maar ook in de gaten houden dat de productprijzen kloppen met de input en beschikbare arbeid. Het is voor één persoon niet meer te bevatten.'

Datagedreven

Daarom is het volgens Dieleman belangrijk om toe te werken naar een systeem dat meer datagedreven is. 'Als we dan een stapje verder gaan, heb je het al over autonoom telen. Voor ons betekent dit dat de hele kas of de hele teelt wordt aangestuurd op basis van intelligente algoritmen en een objectieve doelfunctie. Het gaat dus verder dan sturen op het kasklimaat.'

Het project 'Agros' loopt begin dit jaar officieel af. 'Goed nieuws is dat vervolgonderzoek is gehonoreerd', zegt de projectleider enthousiast. Dat onderzoek wordt opnieuw uitgevoerd met een consortium van bedrijven. Ook worden telers er dit keer nauwer bij betrokken. 'Omdat we niet zeker waren van de resultaten, hebben we eerst bewust veel met bedrijven samengewerkt.'

Anders denken

Door telers meer bij het project te betrekken, wordt het makkelijker de stap te maken naar inzet op commerciële bedrijven. Dieleman: 'Het denken in de sector is veranderd. Toen we begonnen, zagen ondernemers geen mogelijkheden voor de glastuinbouw. Nu is dat anders. Ze hebben gezien wat mogelijk is.'

Overigens verwacht de projectleider niet dat autonoom telen van vandaag op morgen de standaard wordt. 'Technisch kan al veel. Maar we moeten nog gevoel krijgen in wat wel en niet werkt. Digital Twin deed het zo goed dat ik dat wel op een commercieel bedrijf durf in te zetten. Reinforcement Learning is nog niet zover. Daar moet nog ervaring mee worden opgedaan. Maar de eerste stapjes zijn gezet.'