Robotics in agrifood systems

Bij het ontwikkelen van autonome robots spelen maatschappelijke en sociale waarden een belangrijke rol. Ook is het belangrijk rekening te houden met de eisen die de dynamische omgeving van planten, obstakels en dieren opleggen. Door dit mee te nemen in het ontwerpproces, wordt dit een value sensitive design. De maatschappij en de technologie moet veranderen om van de innovatie een succes te maken. Deze co-evolutie betrekt ook de voorkeuren van de eindgebruikers van de zelflerende robots. De technische innovatie is gekoppeld aan sociale innovatie, waarbij we kunnen bijdragen aan de maatschappelijke en business doelen. Vanuit het technologie perspectief is het aan de ene kant nodig om de rol van robots te onderzoeken bij de uitdagingen in het agrifood systeem. Aan de andere kant zijn de huidige robot systemen niet ontworpen om robot-natuur-mens interacties te begrijpen. Daarom is het nodig deze interacties toe te voegen in de zelflerende algoritmen op basis van data gedreven algoritmen. Denk hierbij aan deep reinforcement learning en ook aan methoden die veel sensordata nodig hebben om robot acties uit te voeren. Voor het autonoom navigeren worden algoritmes gebruikt die van services gebruik maken die data uitwisselen.