Datagestuurd en hightech innovaties

Zelflerende apparaten die mogelijke voedselbesmettingen en voedselfraude vroegtijdig aan het licht brengen. Slimme software waarmee consumenten voedselkeuzes kunnen maken die in hun situatie het gezondst zijn. Analyserende robots in de land- en tuinbouw die dieren en planten precies de juiste behandeling op het juiste moment geven.

Wageningen University & Research zet vol in op datagestuurde en hightech innovaties

Technologie kan enorm bijdragen aan oplossingen voor complexe maatschappelijke vraagstukken. Dankzij datagestuurde en hightech innovaties kunnen we de land- en tuinbouw en de voedselproductie efficiënter, weerbaarder en duurzamer maken. Ze maken het in de toekomst mogelijk om snel en effectief in te spelen op veranderingen in klimaat, natuur, milieu en samenleving. Wageningen University & Research zet de komende jaren vol in op wetenschappelijk onderzoek om voor de gewenste technologische doorbraken te zorgen.

Onderzoek naar datagestuurde en hightech innovaties is een van de speerpunten op de Nederlandse wetenschapsagenda. In het onderzoeksprogramma Data Driven & High Tech levert Wageningen University & Research daar een substantiële bijdrage aan. We richten ons daarbij op de digitale transformatie van het agrofoodsysteem: van plant, vee en aquacultuur tot milieu, voeding, klimaat tot samenleving. Voor een duurzame en weerbare toekomst van dit systeem, hebben we systemen nodig die leren van de data die zij analyseren. Tegelijkertijd moeten we ervoor zorgen dat we de samenleving altijd kunnen blijven uitleggen hoe intelligente systemen (AI) aan hun oplossingen en antwoorden komen. Zodat we als mens altijd grip houden op data en technologie.

In Data Driven & High Tech doen we onderzoek in vier subthema’s:

Kunstmatige intelligentie (AI) op basis van datagestuurde analyses

De kracht van kunstmatige intelligentie is dat apparaten zelfstandig beslissingen kunnen nemen op basis van data-analyses. Daarmee zijn veel meer op maat gemaakte oplossingen en toepassingen mogelijk. Die kracht gaan we de komende jaren inzetten om technologisch geavanceerde oplossingen te ontwikkelen. We werken ook aan betrouwbare instrumenten om algoritmen, data en toepassingen wetenschappelijk te beoordelen. En we ontwikkelen vrij beschikbare datasets waarmee machines patronen kunnen ontdekken en zich kunnen aanpassen aan veranderende situaties.

Robotica en beslissingsondersteuning

Door patronen in grote hoeveelheden data te ontdekken, kunnen robots betere, geautomatiseerde beslissingen nemen. We willen beter begrijpen hoe klassieke robots kunnen evolueren van programmeerbare apparaten naar zelflerende systemen die ook nog eens uitstekend kunnen samenwerken. Met de kennis die dit oplevert, willen we de eerste stappen zetten om robots en drones aan te kunnen passen aan lokale omstandigheden. Zo hebben we voor paprikatelers een oogstrobot ontwikkeld die op basis van een 3d-omgeving en 100.000 virtuele foto’s oogstrijpe paprika’s razendsnel herkent én oogst. We formuleren nieuwe zienswijzen voor de interactie tussen robot en mens en tussen robots onderling en signaleren de ethische dilemma’s die daarbij spelen. We ontwikkelen nieuwe methoden om robots beter te leren waarnemen en besturen. En we stellen onze kennis beschikbaar voor bedrijven, beleid en onderzoek.

Infrastructuren om gegevens te delen

De verwachting is dat de agrofoodindustrie in 2030 op grote schaal beslissingen neemt op basis van data die uit gedeelde informatiebronnen afkomstig zijn. Denk aan platformen (FAIR-richtlijnen) waarop data van onderzoekers, machines, sensoren en andere gegevensbronnen worden gekoppeld en gedeeld. WUR werkt aan verschillende van dit soort platformen voor telers, landbouw & landgebruik en economische analyses. Zo ondersteunen we 200.000 Javaanse boeren met geodata, gebaseerd op satellietsignalen en andere bronnen. Met deze geodata helpen we de boeren om afwijkingen in de fysieke condities van hun kavels te beoordelen. Een ander voorbeeld is het gebruik van open datasystemen om de complexe logica van de circulaire economie te kunnen doorgronden. We willen inzicht krijgen in de wijze waarop gegevens veilig verkregen, gekoppeld en gedeeld kunnen worden. Op basis daarvan ontwikkelen we maatschappelijk geaccepteerde datamodellen die we breed kunnen gebruiken, van land- en tuinbouw tot aquacultuur en voedselproductie. We brengen ook in kaart aan welke eisen onderzoeksinfrastructuren moeten voldoen om privacygevoelige gegevens te delen en hoe het bezit van gegevens geregeld moet worden.

Maatschappij en zakelijke aspecten

Datagestuurd en hightech onderzoek vereist helderheid over hoe gegevens en toepassingen precies gebruikt gaan worden. Welke ethische dilemma’s spelen er bijvoorbeeld? Wie is verantwoordelijk? En hoe staat het met de privacy van gegevens? Met deze vragen als achtergrond gaan we nieuwe, datagestuurde technieken testen. We brengen de wettelijke eisen in kaart waaraan deze nieuwe technieken moeten voldoen en ontwikkelen richtlijnen voor privacybescherming, data-eigendom en ethische dilemma’s. Veelbelovende mogelijkheden, zorgvuldige oplossingen De ontwikkelingen met kunstmatige intelligentie (AI), robotics en datagestuurde analyses gaan razendsnel. De mogelijkheden zijn veelbelovend, maar ethiek, wet- en regelgeving vragen om zorgvuldige oplossingen. Met dit onderzoeksprogramma wil Wageningen University & Research bijdragen aan een succesvol en verantwoord gebruik van datagedreven en hightech innovaties.