Data gedreven telen is sterk in ontwikkeling, bewegend naar autonoom telen. Maar daar zijn we nog niet. Data moeten nog worden vertaald naar informatie, op basis waarvan de teler beslissingen neemt. Rekenmodellen die informatie over het gewas geven zijn hierbij erg nuttig.
Van eenvoudige modellen die licht omzetten in productie, tot complexe modellen die fotosynthese, verdamping en afrijping simuleren − ze ondersteunen allemaal de teeltstrategie. Sommige modellen gebruiken zelfs weersvoorspellingen voor dunningsadvies voor een stabiele productie.
Ondersteuning aan AI-modellen
De Intkam gewasmodellen van Wageningen University & Research zijn geïntegreerd met het Kaspro kasklimaatmodel, dat bijvoorbeeld de effecten van de klimaatregeling of een kasconstructie mee neemt. Ook beschikken we over zogenaamde 3D-modellen die nauwkeurig de lichtonderschepping door een gewas berekenen; van belang voor de optimalisatie van LED-belichting. Deze berekeningen voeden de AI-modellen, die grote hoeveelheden trainingsdata nodig hebben. We zien dus twee ontwikkelingen: gebruik van gewasmodellen om telers en leveranciers van informatie te voorzien en hun ondersteuning aan de AI-modellen. We zijn benieuwd wat de toekomst gaat brengen!
Tekst: Anne Elings
