Wat twintig jaar terug nog een droom bleek, is vandaag realiteit. Zo wordt GPS-technologie gehanteerd om de accuratesse van bodemtests en bodemkaarten te verbeteren. Interventie op basis van satellietbeelden vindt steeds vaker zijn toepassing voor variabele doseringstoepassingen ingeval van bemesting of inzaaiing, het opvolgen van teelten of nog, het monitoren van oogsten.

“In de periode van 1995 tot 2015 kunnen we gewagen van precisielandbouw. Die diende inmiddels het veld te ruimen voor intelligent farming,” stelt Vanacht.

Waar voorheen IT-toepassingen beperkt bleven tot domeinen als het doseren van chemicaliën en meststoffen, de uitrustingsgoederen en informatiediensten (weersvoorspellingen en milieugerelateerde data), veroveren ze thans de hele agro-keten (risk management, seizoenskrediet, landbeheer, dierenwelzijn, zaden & biotech, dierenvoeding & farmacie, contracting, transport, royalties, traceerbaarheid, certificaties, …).

Big Data en IoT

Big Data en IoT zijn in de hedendaagse landbouwwereld niet meer weg te denken. Ze worden inmiddels toegepast in geïntegreerde high-tech serres/vertical farming, geïntegreerde graanoogsten, de wijnproductie, het beheren van de productie van leghennen, vleesvarkens en melkkoeien en voertuigtelemetrie op het veld. Volgende stap worden een nieuwe generatie van gecontroleerde omgevingslandbouw (serres en vertical farms), geïntegreerde supply chains voor vlees, vis, vers fruit & groenten, hop & bier, en SPC (statistical process control) om de groei van oogsten en dieren, de productie van gefermenteerde producten en voedselverwerking te monitoren.

“Tegen 2020 zal IoT een normaal onderdeel zijn van de geautomatiseerde systemen en supply chains in de landbouw,” voorspelt Vanacht.

Automatisering en landbouwrobotten

Ook de robotica in de landbouwsector boekt sterke vooruitgang. Denk maar aan automatische navigatie en zelfrijdende landbouwvoertuigen op het veld, de accuratesse waarmee chemicaliën (met individueel aan te sturen “nozzles”) worden toegediend, het gebruik van drones voor applicaties en het inzamelen van data, het gebruik van melkrobotten op het veld of in de stal en lab-gebaseerde fenotyping.

De vooruitgang blijft vooralsnog trager bij de inzet van gecoördineerde voertuigvloten, het oogsten van groenten en fruit (waar mensen in een ongestructeerde omgeving nog steeds productiever zijn), het inschakelen van wiedrobotten of het monitoren van de groei op fenotyping-niveau op het veld.

Vanacht maakt zich hoedanook sterk dat zelfrijdende voertuigen tegen een aanvaardbare kost tussen 2020 en 2025 in de landbouw zullen verschijnen. Hij verwijst in dit verband naar veelzeggende fusies tussen Samsung en Harman, Qualcomm en NXP, Softbank en ARM of Avago en Broadcom. Zelfrijdende voertuigen zijn een voorafspiegeling van wat in de landbouw te gebeuren staat.

Met Quill a.i. (Narrative Science), Kiva Robots (Amazon) en Watson (IBM) zijn inmiddels ook de eerste generatie “denkende” robotten operationeel.

Toenemend belang engineering

Elementen als milieu (bodem, water, lucht), zaden, oogsten & boerderijdieren, ziektes, oogsten & voedselverwerking en menselijke & dierlijke consumenten hoorden vooralsnog tot het actieterrein van de traditionele biologie. Op dit vlak meent Vanacht dat bovenop die dimensie een engineering-laag zal worden toevoegd.

“De toekomst zal de engineering-zekerheden overstijgen om te kunnen genieten van de rijke diversiteit aan biologische systemen,” klinkt het.

Om in de landbouw “denkende” oplossingen neer te zetten is nood aan een enorme hoeveelheid data. Die zijn nodig voor een optimaal beheer van de complexe biologische systemen die bloot staan aan onvoorspelbare weersomstandigheden en wisselende omgevingen. Of nog, om afdoend in te spelen op de onduidelijke interactie tussen de efficiëntie van meststoffen en de waterkwaliteit. Een voorbeeld: een intelligente wiedrobot kan “getraind” worden om onkruid te herkennen met een gegevensbasis van … tientallen miljoenen foto’s. Niet zomaar enkele kiekjes, of een foto uit een handboek.

Voedselverspilling

IoT-toepassingen en robotica kunnen bovendien een belangrijke bijdrage leveren tot het tegengaan van voedselverspilling. Dat zowel aan productiezijde, in de retail of bij de consument thuis. Technologie kan schade vermijden als gevolg van ziekte na het oogsten, omwille van het slecht functioneren van uitrustingsgoederen en een inadequate temperatuur- of vochtigheidscontrole. Technologie kan voorkomen dat groenten teveel worden schoongeknipt of uit de supply chain worden verwijderd omwille van bijvoorbeeld een onaantrekkelijke kleur.

Bij de consument thuis kunnen IoT en robotica biologische veroudering van producten helpen te vermijden of aanzetten tot consumptie alvorens er vochtverlies optreedt en het voedingsproduct een onaantrekkelijke textuur krijgt.