Longread

Tomaten met een hightech-dubbelganger

Kunnen groentetelers straks dankzij computermodellen de perfecte omstandigheden creëren voor hun gewas? We duiken in de wereld van digital twins, een veelbelovende nieuwe techniek waarmee WUR-onderzoekers volop aan het pionieren zijn. Wat is zo’n twin, wat kun je ermee en wat levert dat op? ‘Als dit lukt, kunnen we veel water, energie en grondstoffen besparen.’

Stel, je bent tomatenteler en je wilt weten of je minder water kunt verbruiken zonder dat de opbrengst van je gewas daalt. Of je overweegt om je kassen te voorzien van beglazing met betere lichtval, maar je wilt niet het risico lopen dat die investering zinloos blijkt. Dan kún je natuurlijk naar eigen inzicht aan het experimenteren slaan. Maar het scheelt waarschijnlijk veel tijd en geld als je van tevoren al kunt voorspellen welk gevolg een bepaalde beslissing heeft. Precies daarin schuilt de potentie van ‘digital twins’, een nieuwe computertechniek waar WUR-wetenschappers dit jaar aan bouwen, binnen drie onderzoeksprojecten.

Toegegeven, de term digital twin klinkt vrij abstract. In het kort komt het erop neer dat je een daadwerkelijk bestaand product of systeem – bijvoorbeeld een fiets, maar ook een boerderij en dus zelfs een levende plant – zo precies mogelijk nabootst op de computer, op basis van allerlei data over z’n eigenschappen. Op het scherm zie je dan een 3D-plaatje dat er exact zo uitziet als de echte tweelingbroer en zich precies zo gedraagt.

Vrij experimenteren

In theorie kun je twins maken van vrijwel alle producten en ook van organismen. “Maar in het WUR-domein van living environment komen digital twins nog niet veel voor”, zegt Willem Jan Knibbe, coördinator van het investeringsprogramma Digital Twins. “Dat maakte ons nieuwsgierig: hoe zou deze techniek werken in ónze onderzoeksgebieden?”

Een digital twin bootst een product zo precies mogelijk na op de computer, op basis van allerlei data over z’n eigenschappen

‘Gewone’ simulatiemodellen van planten bestaan al jaren. Nieuw aan een digital twin is dat het computermodel direct in verbinding staat met z’n fysieke tweelingbroer – en dus realtime wordt geüpdatet met gegevens. In het geval van een tomatengewas: hoe snel groeit de plant, hoeveel zonlicht vangt-ie? En hoe zit het met het waterverbruik? Knibbe: “Het idee is dat je als boer, beleidsmaker of onderzoeker precies kunt zien hoe het gaat met bijvoorbeeld de vruchtbaarheid van je land of de plantengroei. Daardoor kun je veel vrijer dingen uitproberen, zonder dat je enorme kosten maakt of schade toebrengt aan de omgeving.”

Geen gewone kas

Hoe ziet zo’n twin-project eruit in de praktijk? In de splinternieuwe hightech-onderzoekskas van het Netherlands Plant Eco-phenotyping Centre (NPEC) op de Wageningse campus bouwt een team van onderzoekers aan de digitale tweeling van een tomatengewas.

Als je er binnen loopt valt meteen op dat dit geen gewone tuinderskas is. De tomatenplantjes staan keurig in de rij op een blauw railsysteem, allemaal in hun eigen potje. Zijn ze aan de beurt voor een meting, dan schuiven de planten een voor een naar het meetstation aan de zijkant van de kas. Daar worden tientallen eigenschappen van de plant en zijn omgeving gecontroleerd; van de plantarchitectuur en het watergehalte van de vrucht, tot aan de hoeveelheid zonlicht in de kas.

real IMG_20210602_070843.jpg

Hogere opbrengst

Met de ontwikkeling van digital twins zouden telers in de toekomst veel efficiënter kunnen omgaan met energie, water en voedingsstoffen, vertelt Jochem Evers, universitair hoofddocent aan de WUR en kartrekker van het tomatenproject. “Zo’n kas is een grootverbruiker; er zit nog veel speelruimte om grondstoffen te besparen – of om met dezelfde hoeveelheid een hogere opbrengst te creëren.”

Wat gebeurt er bijvoorbeeld als je bladeren weghaalt om de lichtval te verbeteren? Of als je de afstand tussen de planten aanpast? “Als teler kun je straks allerlei besluiten veel beter gefundeerd nemen. Simpelweg omdat je informatie hebt die je eerst niet had.”

Levensecht

model Virtual Tomato Crop greenhouse compartment 3 wit.png

Evers toont zijn computerscherm, waarop de kasomgeving levensecht is nagebouwd in 3D – het lijkt bijna een livestream. In de échte NPEC-kas rollen de tomatenplanten dagelijks door het meetstation. “Onze simulatie is niet zomaar een plaatje. We twinnen echt déze specifieke kas.” Maar in tegenstelling tot bij het voorbeeld van de fiets, maken Evers en zijn collega’s niet van elke afzonderlijke plant een digitale kopie. “We kijken naar het gewas als geheel. Het gaat er niet om dat elk blaadje in exact de goede richting steekt; zolang de totale kas maar een goede weergave van de werkelijkheid is.”

Afwijkingen voorkomen

Alle meetgegevens gaan de computer in, die automatisch het model aanscherpt. “Ga je daarmee scenario’s doorrekenen, dan is de uitkomst een stuk betrouwbaarder dan wanneer je werkt met gemiddelde data”, vertelt Evers. “Gemiddelden zeggen immers weinig over jouw specifieke omstandigheden. Is er bijvoorbeeld in een bepaald jaar minder zonlicht, dan heeft dat invloed op de groei van je gewas.”

Door een digital twin kun je veel vrijer dingen uitproberen, zonder enorme kosten of schade aan de omgeving

Andersom kan de twin tijdig aangeven dat er afwijkingen dreigen te ontstaan in het echte gewas. Het model berekent dan wat je moet doen om dat te voorkomen – bijvoorbeeld de temperatuur in de kas aanpassen, of wat extra bladeren snoeien. Ook de economische aspecten rekent het model door: welke financiële gevolgen heeft een bepaalde keuze?

“We willen echt een compleet plaatje schetsen”, aldus Evers. “Voor telers is dat interessant, want een half procent besparing levert op jaarbasis al enorme winst op.”

Kritische vragen

Bij de ontwikkeling van digital twins zijn verschillende wetenschappelijke expertises betrokken – van kunstmatige intelligentie en datawetenschap tot experts met kennis over gebruikersgedrag. “Elk van die onderzoeksvelden is op zich al reuze-uitdagend”, zegt coördinator Willem Jan Knibbe. “En in deze studies heb je een combinatie van allemaal nodig.”

In het tomatenproject werken de onderzoekers bovendien vanaf dag één nauw samen met Nederlandse groentetelers, leveranciers en andere partijen die interesse hebben in het concept. “Hun input is ontzettend nuttig voor ons”, aldus Evers. “Zij komen met kritische vragen waar wij zelf niet zo snel aan zouden denken. Dat je bijvoorbeeld méér moet gaan meten dan je nu doet, staat vast. Telers willen zo’n investering natuurlijk alleen doen als het ook echt vruchten afwerpt.”

Privacygevoelig

Eén ding is duidelijk: een digitale kopie maken van een levend organisme is lastiger dan een model maken van een fiets of vliegtuigmotor. Knibbe: “Zo’n motor kun je volledig doorgronden, terwijl je bij een plant of menselijk orgaan veel minder goed weet welke variabelen een rol spelen. Maar als het lukt, is de potentie enorm. Je zou bijvoorbeeld kunnen kijken hoe mensen reageren op medicijnen, of hoe het hart functioneert onder bepaalde omstandigheden.”

Onze simulatie is niet zomaar een plaatje. We twinnen echt déze specifieke kas

Ook los van de technische ontwikkeling zijn er zaken waar de onderzoekers rekening mee moeten houden, voordat gebruikers écht aan de slag kunnen met hun eigen twins. “De modellen maken gebruik van veel privacygevoelige gegevens”, zegt Knibbe. “Die moeten goed beveiligd worden. Het is natuurlijk leuk dat je voor een tomatenteler kunt uitrekenen welk voordeel hij haalt uit nieuwe beglazing, maar dan weet je ook hoe het zit met de winst en kosten van het bedrijf. Daar moet je heel voorzichtig mee zijn.”

Enorme bak data

Heeft de tomaten-twin zich eenmaal bewezen, dan is het volgens de experts niet moeilijk om ook andere producten in het model te stoppen. “Het ingewikkelde zit ’m in het ontwikkelen van de techniek”, aldus Knibbe. “Is die klaar, dan kun je gewoon andere gegevens invoeren en voor een willekeurig organisme zo’n twin maken. In het gunstigste geval hoeven we dan straks misschien geen dierproeven meer te doen.”

Zo ver is het voorlopig nog niet; het tomatenproject van Evers en zijn collega’s is nu op de helft. “Omdat we nog niet weten welke aspecten relevant zijn, meten we zoveel mogelijk”, zegt hij. “Je kunt je voorstellen dat dat een enorme bak data geeft. De uitdaging is om daaruit de juiste informatie te filteren.”

Daar komt bij dat elk onderzoek praktische en budgettaire limieten kent. Evers: “Onze focus ligt nu op de opbrengst van het gewas en de economische aspecten daarvan. Ziekten en plagen in de kas nemen we nog niet mee, en we kijken ook nog niet in detail naar de kwaliteit van de vrucht. Dat zouden trouwens wel superinteressante vervolgstappen zijn.”

Andere Twin-projecten

81690b4a-f28f-49f2-9c40-2fa38bf5077d_Flagship_tomato_3be1573f_750x400.jpg

Naast het tomatenproject van Evers en zijn collega’s werken WUR-onderzoekers binnen het LNV-investeringsprogramma aan nog twee andere projecten met digital twins: Me, my diet and I, een gepersonaliseerde twin om het vetgehalte in je bloed na een maaltijd te voorspellen, en Digital Future Farm, een model dat precies de stikstofkringloop van een akkerbouw- of melkveebedrijf in kaart brengt.

Heilige graal?

Gaan de digital twins van de WUR hun belofte waarmaken? Voor die conclusie is het nog te vroeg. Eind volgend jaar willen Evers en zijn collega’s een proof of concept hebben; een prototype dat telers daadwerkelijk kunnen gaan testen. “Dan weten we in hoeverre we echt succes kunnen verwachten.”

Hoe veelbelovend de twins ook zijn; Knibbe en Evers benadrukken beiden dat de techniek geen heilige graal is. “Het is vooral de belofte die nu interessant is”, zegt Knibbe. “We mikken erop om straks voldoende aanknopingspunten te hebben voor verdere ontwikkeling, samen met partners in de gezondheidszorg, landbouw en computerindustrie.”

Evers: “Ik heb wel gemerkt dat digital twin een modeterm is. De verwachtingen zijn vaak enorm. Als je sommige bedrijven hoort, lijkt het wel de oplossing voor alles, maar daar ben ik te nuchter voor. Uiteindelijk is het een nieuw stuk gereedschap, naast de andere tools die we al hebben. Maar dit is wel een enorme stap voorwaarts. Je kunt het zien als high risk, high pay: áls het werkt, kunnen we grote slagen maken.