Die betekenissen ‘aanleren’ aan het systeem gebeurt, door elke beeldafwijking systematisch op het veld zélf te laten nagaan door plantkundige specialisten. Op termijn ontstaat er zo een A.I. algoritme dat voldoende nauwkeurig én vroegtijdig in zijn eentje de diagnose stelt. Die kan de landbouwer vervolgens helpen in zijn management.
Peter Lootens (ILVO expert plant en dronebeeld interpretatie): “Naargelang de toepassing gebruiken we op de drones een gewone visuele camera of een multispectrale, hyperspectrale of thermale sensor. En dan is het altijd onze plantkennis combineren met de enorme digitale rekencapaciteit voor een correcte interpretatie. Precisielandbouw met A.I. vraagt echt multidisciplinaire kennisopbouw.”
Een volgende stap bestaat erin om slimme landbouwmachines voor onkruidbestrijding, gewasbescherming of irrigatie (bij droogtestress) lokaal te laten tussenkomen. Op basis van een digitale taakkaart behandelen die machines dan énkel de plekken/planten die het nodig hebben In het veldexperiment er voor onkruidbestrijding. proefgedraaid met plaatsspecifiekbehandelen.
De landbouwmachines zijn in sommige gevallen bestaande landbouwmachines van de nieuwere gedigitaliseerde generatie. Soms zijn het bij ILVO prototypes van kleinere en nauwkeuriger werkende autonome landbouwrobots.
Simon Cool (ILVO-Living Lab Agrofood Technology en expert robotisering en automatisatie): “De ambitie van precisielandbouw is om via digitalisering en data te komen tot een punt waarop we juister qua tijdstip maar ook qua plaats kunnen ingrijpen. Dus hoeven we niet meer het volledige veld dezelfde behandeling geven. Met de nieuwe technologie wordt in de toekomst gemikt op een zeer sterke reductie van het volume aan gebruikte gewasbeschermingsmiddelen, tot 80%. Noteer dat Europa het doel heeft om in de praktijk tegen 2030 minstens 50% te reduceren.”
ILVO ziet drie voorlopige resultaten na afloop van het technologisch aardappelexperiment op het veld:
- Qua plantenziektes is er met enig succes via beelden gezocht naar de ziektes Phytophthora en Alternaria. Een hyperspectrale sensor kan momenteel beginnende veranderingen detecteren op de aardappelplant, al enkele dagen na besmetting. In plaats van de klassieke 7 à 8 preventieve volledige bespuitingen, gangbaar in een droog jaar, is er op het perceel slechts 6 keer gespoten, omdat er door de vele observaties langer kon gewacht worden met bespuitingen. Bovendien hebben de frequente drone- en veldobservaties de waarschuwingssystemen kunnen helpen om accurater te waarschuwen.
- Het onkruid is volledig plaatsspecifiek bestreden, en wel via een innovatieve onkruidbrander op onze robot CIMAT, een prototype uit het gelijknamige Interreg project in samenwerking met verschillende partners waaronder Inagro en de KULeuven. Speciaal is dat we erin slaagden om voor het eerst de verwerkte beelddata van de drone semi-realtime door te sturen. Dat was mogelijk door de verbeterde supersnelle rekenkracht, en door de aanwezige 5G connectiviteit, met een 5G antenne van Proximus.
- Een bevinding is ten slotte dat de componenten en apps in de landbouwmachines en tractoren, van verschillende merken, nog niet allemaal vlot met elkaar kunnen praten. De data vlot overbrengen vergt nog veel integratiewerk.
