De Autonomous Greenhouse Challenge is vanochtend ten einde gekomen met de bekendmaking van de winnaars. Ons multidisciplinaire team van tuinbouwexperts en computerwetenschappers van Delphy en 30MHz heeft in 6 maanden tijd gezonde cherrytomaten op afstand geteeld. In deze periode hebben we het systeem en de modellen ontwikkeld die nodig zijn om een kas op afstand te besturen.

Vanmorgen maakte de jury de winnaar bekend en gaf feedback op hoe team The Automators presteerde. “Met een ambitieuze strategie paste dit team een realtime datamodel toe met behulp van aanvullende databronnen zoals sapstroomsensoren. Hun realistische aanpak omvat een stapsgewijs proces waarin de rol van de mens geleidelijk afneemt en autonoom groeien het overneemt. Het is opmerkelijk dat dit team dit proces al in de praktijk toepast en de commerciële mogelijkheden van hun aanpak heeft onderzocht “, zegt Leo Marcellis, hoofd van de jury.

Bij het bekijken van de daadwerkelijke output van de crop-strategie deed Team Automators bovenin mee, zowel op het gebied van productie als brix, zoals vermeld in de onderstaande grafieken.

Driedelig model

De technologie waarmee de tomaten werden geteeld, was gebaseerd op een driedelig model. Ten eerste hebben we de domeinkennis van Delphy gebruikt om de ideale dagelijkse hoeveelheid licht en extra warmtevraag, vochtigheid en CO2-behoefte te bepalen. Vervolgens hebben we met behulp van historische data van ervaren Delphy-telers gekeken hoe het klimaat er overdag zou uitzien, onder vergelijkbare omstandigheden. Ten slotte hebben we verschillende modellen gebruikt die aangeven wat de configuraties van de klimaatcomputer moeten zijn om vanaf stap twee het gewenste klimaat te bereiken. Deze modellen kunnen datagedreven (temperatuur) zijn of bepaald op basis van domeinkennis (irrigatie).

“Onze belangrijkste drijfveer om deel te nemen was om deel uit te maken van de toekomst van de tuinbouw en het voedselproductiesysteem in het algemeen”, zegt Daam Rutten, datawetenschapper bij 30MHz. “Hoewel we aan het begin staan, geloof ik dat autonoom telen een enorm potentieel heeft,  en dan vooral voor landen die niet de domeinexperts hebben die we hier hebben. Dit verklaart natuurlijk ook de betrokkenheid van Tencent. We worden steeds beter in staat domeinkennis om te zetten in software en dit heeft het potentieel om meer monden te voeden met minder middelen (water, energie).”

Voor de eerste keer tomaten telen

Voor 30MHz was het de eerste keer dat er cherrytomaten in een kas werden gekweekt. “Gelukkig hadden we een ervaren partner: Delphy”, legt Flavia Paganelli, medeoprichter en CTO bij 30MHz uit. “Het is echt geweldig om te zien dat wij, en alle andere teams, tomaten van klasse A hebben geoogst. Het klinkt misschien voor de hand liggend, maar de impact van de externe weersomstandigheden is groot in het kasklimaat, zelfs op één locatie. We begonnen in de koude grijze decemberdagen en het laatste deel van de uitdaging in het voorjaar was er veel zon. Dit liet ons zien hoe machine learning zich aan moet passen aan elk type klimaat. Het is daarom belangrijk om veel data te verzamelen. Dat geldt ook voor de verschillende landen en regio’s waar we autonoom groenten willen telen.” Volgende stappen zijn het maken van nog betere en realtime berekeningen van groei en kosten. “Modellen verschillen ook afhankelijk van het soort groente of fruit dat je kweekt”, voegt Klaas van Egmond, Cultivation Engineer bij Delphy, toe. We hebben gemerkt dat er een behoorlijk verschil is tussen het autonoom telen van komkommers, tijdens de eerste editie van de Autonomous Greenhouse Challenge in 2018, en tomaten.

De toekomst van de tuinbouw

30MHz streeft ernaar om voor elke teler modellen te kunnen maken op basis van hun data. Amazon Web Services heeft geholpen bij het opzetten van een schaalbare infrastructuur voor het trainen, verbeteren en hosten van modellen voor machine learning voor elke teler. Dit betekent dat het proces aan twee voorwaarden voldoet: ten eerste worden de gegevens van de ene teler niet gebruikt voor de modellen van de andere teler en ten tweede kan 30MHz daardoor de unieke teeltstrategie van een teler modelleren.

Rutten vervolgt: “Dankzij deze challenge hebben we beter inzicht in de kansen en (technische) uitdagingen voor onze klanten op het gebied van autonoom en datagedreven telen. En onze relatie en samenwerking met Delphy zijn het afgelopen jaar enorm versterkt. We zijn daardoor in staat om met een hogere snelheid betere producten voor onze klanten te creëren.” Paganelli is het daarmee eens: “We zullen onze lessen toepassen op de zeven pilots die we hebben met Delphy-klanten wereldwijd, in Nederland, het VK, het Midden-Oosten, Rusland, China en Japan. Voor ons is dit project hier niet afgerond, maar het is net begonnen.” Van Egmond sluit dit argument af met de opmerking dat “we nu samen met deze klanten evalueren wat hun ervaringen tot nu toe zijn, en samen met de ervaring van de uitdaging bepalen we wat de focus voor de komende periode moet zijn.”