AI, machine learning en synthetische data-infrastructuur voor simulatie

AI verandert de manier waarop landbouw en tuinbouw worden onderzocht en toegepast. Met digital twins – digitale kopieën van kassen, velden of gewassen – maken we het mogelijk om teeltstrategieën te testen en optimaliseren zonder risico in de praktijk. Daarnaast zetten we synthetische data in om modellen te trainen en te valideren, ook wanneer praktijkdata schaars of kostbaar zijn. Voorbeelden zijn virtuele veredelingspopulaties en beeldherkenning bij kwaliteitscontrole. Op die manier kunnen we innovaties versnellen.

We werken multidisciplinair: plantenexperts, datawetenschappers en AI-specialisten ontwikkelen samen toepassingen die direct aansluiten bij de praktijk. Daarbij houden we oog voor verantwoorde AI: datakwaliteit, transparantie en ethiek zijn een vast onderdeel van onze aanpak.

• Data-acquisitie en scoren: Wageningen University & Research heeft de infrastructuur om vanuit een brede sensoraanpak de juiste data te genereren (met sensoren, belichting en cameraposities) en de juiste proefopzet te bepalen.
• Digital twins in de praktijk: Met digitale kopieën van kassen en akkerbouwsystemen kan WUR verschillende scenario’s simuleren. Dit helpt telers en bedrijven om oogstmomenten, irrigatiestrategieën en klimaatinstellingen te optimaliseren.
• Synthetische data: WUR genereert virtuele datasets die modellen trainen en testen zonder afhankelijk te zijn van grootschalige veldproeven.
• Decision support tools: Onze AI-modellen vertalen complexe data naar praktische adviezen, bijvoorbeeld over watergebruik, opbrengstprognoses of teeltkeuzes op de lange termijn.
• Responsible AI: We werken met transparante en uitlegbare modellen en stakeholders, zodat bias wordt voorkomen en gebruikers vertrouwen hebben in de uitkomsten.