Project

ANTARES: geavanceerde technologie voor duurzame landbouw en voedselveiligheid

ANTARES is een 2e-fase Teaming project in Horizon 2020, waarin Wageningen University & Research (WUR) en het Servische instituut BioSense geavanceerde technologie voor duurzame landbouw en voedselveiligheid gaan ontwikkelen.

Foto: Zoran Cvetković. Bestand: Benediktanski manastri Arača, Novi Bečej 13.JPG. Dit product valt onder de Creative Commons Naamsvermelding-GelijkDelen 3.0 Unported-licentie.

Het doel van ANTARES is om het BioSense-instituut van Novi Sad (Servië) zich te laten ontwikkelen tot een Europees kenniscentrum voor geavanceerde technologie voor duurzame landbouw en voedselveiligheid. BioSense, een gerenommeerd onderzoeksinstituut op het gebied van de ICT, wil zijn deskundigheid gaan toepassen op landbouw en voedsel in samenwerking met Wageningen University & Research (WUR). WUR is wereldleider op het gebied van landbouw- en voedingsonderzoek, speelt een belangrijke rol in door de EU gesubsidieerd onderzoek en heeft nauwe betrekkingen met de particuliere sector.

Wisselwerking door combinatie van expertise

Door de ICT expertise van BioSense te combineren met de landbouw expertise van WUR ontstaat er een wisselwerking en kunnen problemen kunnen worden opgelost die vooralsnog onoplosbaar waren. Met ANTARES profiteert BioSense van het feit dat de WUR, toonaangevend in het agrifoodonderzoek, de juiste partij is om helder te verwoorden welke behoefte aan ICT er is in de landbouw- en voedingssector. En WUR profiteert van de deskundigheid van BioSense op het gebied van ICT, sensorontwikkeling en datamining, een perfecte aanvulling op haar eigen expertise.

In het kader van ANTARES worden onderzoekers, technici en ondersteunend personeel uitgewisseld tussen beide instituten.

Voorbeelden van wisselwerking die tot stand kan worden gebracht door het combineren van ICT en landbouwwetenschap:

Fenotypering

Veredelaars, genetici en statistici van WUR werken aan fenotypering. Het doel daarvan is begrijpen hoe het genotype van een plant tot uiting komt in het fenotype. Deze benadering levert nieuwe rassen op met een grote en stabiele oogst en met een kleine milieuvoetafdruk. Wetenschappers van BioSense dragen bij aan lopende projecten door het maken van nano-/micro-elektronische sensoren om plantfenotypes te meten. Verder ontwikkelen ze analysemethoden voor big data om de terabytes aan informatie te doorgronden, die worden gegenereerd met de huidige faciliteiten voor fenotypering met een hoge verwerkingscapaciteit.

Oogstvoorspelling

Normaal gesproken stemt een boer de beslissing over hoeveel kunstmest of bestrijdingsmiddelen er gebruikt moeten worden af op de te verwachten oogst. WUR voorspelt opbrengsten gebaseerd op gewasfysiologische kennis en het modelleren van de processen waardoor de oogst tot stand komt. Deze aanpak is niet zonder meer geschikt om efficiënt gebruik te maken van de grote hoeveelheden gegevens die tegenwoordig worden verzameld met geautomatiseerde gewas- en bodemmonitoring. BioSense heeft al goede oogstvoorspellingen kunnen doen met dataminingtechnieken, maar daarbij is de allesbepalende invloed van het weer niet meegenomen. We gaan de kennis over de gewasfysiologie van de WUR-wetenschappers en het grondige inzicht van kunstmatige intelligentie van de BioSense-wetenschappers combineren. Zo wordt het mogelijk om nauwkeurige oogstvoorspellingen te doen, met precieze aanbevelingen voor het gebruik van kunstmest en bestrijdingsmiddelen.

Beslissingsondersteuning

De precisielandbouw is een cyclisch systeem waarin voortdurend (dagelijks, maandelijks, jaarlijks) informatie over de gewassen, de bodem, het weer en de bedrijfsvoering wordt vastgelegd en vervolgens wordt gebruikt voor beslissingsondersteuning. De wetenschappers van de WUR weten welke informatie nuttig is om vast te leggen en hoe deze gebruikt kan worden bij eenvoudige besluiten. De BioSense-wetenschappers weten hoe ze de benodigde sensoren kunnen maken en gebruiken, en hoe ze voorheen onbekende patronen kunnen halen uit de enorme hoeveelheden gegevens die op deze manier worden verzameld. Door samen te werken kunnen de WUR en BioSense tot een hogere toename van de efficiëntie bij het gebruik van bronnen komen dan wanneer ze ieder voor zich zouden werken.

Modellering van big data en kennis voor slimme voedselketens

Met geavanceerde robots en sensorsystemen kunnen agrifood-processen in de hele keten gemonitord worden. Van remote-sensing van het gewas met drones tot zelfstandig oogstende machines en geautomatiseerde kwaliteitsbeoordeling van het product na de oogst. Er wordt relevante informatie (over kwaliteit) uit de sensorgegevens gehaald met deep-learningmethodes. De in de keten verzamelde informatie wordt samengevoegd. Zo kunnen er patronen worden ontdekt en kunnen toekomstige voorspellingen worden gebaseerd op de analyse van big data. Ook wordt individueel afgestemde communicatie met consumenten mogelijk.

In het publiek-private samenwerkingsverband 'E-Pieper' gaan de WUR en BioSense een multisensorsysteem ontwikkelen dat akker- en locatiespecifieke informatie geeft over de omstandigheden in de bodem waar aardappelen geteeld worden, en daarnaast oogstinformatie van bewaaraardappelen. Daarbij valt te denken aan een sensorpakket dat er uitziet als een aardappel, dat net als de aardappels wordt gepoot en dat tijdens de oogst ook 'geoogst' wordt. Klimaatsensoren voor opslag en microklimaat in het veld zijn er al, maar we missen nog sensoren voor bodemeigenschappen en sensoren voor oogstopbrengst en kwaliteit van het geoogste product. De sensorgegevens worden gecombineerd met modellen voor gewasgroei en -beheer om strategische en operationele adviezen te leveren.

Als resultaat van de samenwerking tussen de WUR en BioSense zouden er binnenkort drones kunnen komen die zelfstandig een appelboomgaard gaan monitoren. Ze verzamelen informatie over de groei en gezondheid van individuele planten en de kwaliteit van de bodem door de tijd heen. Wanneer de appels volgens de voorspelling rijp zijn, wordt het fruit geoogst door (semi-)autonome robots, wat traceerbaarheid in de verdere keten mogelijk maakt. Een geautomatiseerd kwaliteitsbeoordelingsysteem controleert vervolgens nauwkeurig de kwaliteit van elke appel voor de optimale sortering, logistiek en opslag. Er kunnen patronen gevonden worden door het koppelen van de gegevens in de gehele keten, waarbij de dronegegevens gelinkt worden aan de kwaliteitsgegevens voor elke appel apart. Deze patronen kunnen gebruikt worden om de toekomstige oogst te voorspellen en het landbouwbedrijfbeheer zo goed mogelijk te maken. Verder kan de consument deze gegevens krijgen, met mogelijke toepassingen voor specifiek op hem of haar afgestemde voeding.

Verband met Topsector

In ANTARES worden geavanceerde technologieën ontwikkeld om de landbouw en de voedselverwerkende industrie efficiënter, winstgevender en duurzamer te maken. Dit zijn vrijwel letterlijk de doelen van de roadmap Smart Agri & Food van TopSector Agri & Food. Daarnaast heeft ANTARES  raakvlakken met een aantal andere roadmaps, b.v. “Robuuste plantaardige productie” (precisielandbouw), “Voeding & gezondheid” (b.v. draagbare sensoren om tot persoonlijke voedingsadviezen te komen), en “Voedselveiligheid” (sensoren om snel micro-organismen en verontreinigingen in voedsel op te sporen).

Springplank voor Nederlandse bedrijven naar de Balkan

ANTARES is interessant voor Nederlandse bedrijven die actief zijn in Servië, Kroatië, Bosnië-Herzegovina, Montenegro en Macedonië. Voor Nederlandse bedrijven zijn deze landen interessant als alternatieve productielocatie. Kassenbouwers en producenten van zaad, pootaardappelen en zacht fruit zijn al actief in de regio.

ANTARES zet in de buurt van Novi Sad een demoboerderij op waar bedrijven hun innovatieve agrotechnologische oplossingen kunnen presenteren. Boeren kunnen voor hen interessante oplossingen bekijken in de praktijk en onderzoekers van BioSense en andere samenwerkende instituten kunnen experimenten uitvoeren en prototypes testen in het werkveld. De demoboerderij wordt ook een plaats waar regionale belanghebbenden kunnen vergaderen en kunnen deelnemen aan trainingen en co-development-workshops.