1. Wat is beeldtechnologie eigenlijk? Waarom is het belangrijk?
“Met deze technologie kan een machine een serie foto’s analyseren en op basis daarvan de teler advies geven. De teler kan vervolgens kritische beslissingen nemen over bijvoorbeeld irrigatie, verlichting en het juiste oogstmoment. Het interessante van deze technologie is dat de machine leert van eerdere ervaringen, gebruikmakend van deep learning-algoritmes. Elke keer dat de machine een set foto’s analyseert, leert hij de kas beter kennen en kan de software het advies verder toespitsen. Verschillende machines in verschillende kassen kunnen ook samenwerken en van elkaar leren. Op die manier kunnen er voorspellende modellen worden ontwikkeld om de tuinder te helpen nog efficiënter te werken.”
2. Je hebt eerder gewerkt aan beeldtechnologie voor de ruimtevaart. Waarom ben je overgestapt naar de agrarische sector?
“Ik vond dat het tijd werd om AI-technologieën (kunstmatige-intelligentie) van ruimteonderzoek te gebruiken om praktische vraagstukken in ons dagelijks leven op te lossen. Veel mensen kijken argwanend naar AI en andere nieuwe technologieën omdat ze bang zijn dat het hun banen overbodig maakt. Ik wil die vrees wegnemen. Technologieën zijn al deel van ons dagelijks leven en kunnen ons prima helpen met taken die we zelf minder graag doen, bijvoorbeeld gewastelling. We hebben robots aan assemblagelijnen, we hebben zelfrijdende auto’s en al die apparaten zijn tot op zekere hoogte allemaal afhankelijk van AI en beeldverwerkende technologie. Dus waarom zou je die technologieën niet gebruiken om gezond en duurzaam voedsel op tafel te zetten? Daarom wil ik mijn kennis van de ruimte inzetten voor de tuinbouwsector en ben ik gaan samenwerken met bedrijven als Grodan.”
Whitepaper deel 1 - De start van datagedreven telen
Deze whitepaper is beschikbaar voor iedereen die interesse heeft in het datagedreven telen.
Whitepaper deel 2 - De impact van datagedreven teelt
Deze whitepaper is beschikbaar voor iedereen die interesse heeft in het datagedreven telen.
