Drones, AI en Robot Pickers: Maak kennis met de Volledig Autonome Boerderij | William Boston, WSJ Nieuwe technologieën banen de weg voor boerderijen die zichzelf kunnen runnen, met minimale menselijke input. In de groene heuvels van de Palouse-regio in de staat Washington zoeft de tractor van Andrew Nelson door de tarwevelden op zijn 7.500-acre grote boerderij. Binnen in de cabine houdt hij het stuur niet vast—hij is op een Zoom-gesprek of controleert berichten. Als software-engineer en vijfde generatie boer staat Nelson, 41, aan de voorhoede van een transformatie die de manier waarop we ons voedsel verbouwen en oogsten verandert. De tractor rijdt niet alleen zelf; zijn reeks sensoren, camera's en analytische software beslist ook voortdurend waar en wanneer hij mest moet spuiten of onkruid moet bestrijden. Veel moderne boerderijen gebruiken al GPS-gestuurde tractors en digitale technologie zoals farm-management software systemen. Nu betekenen vooruitgangen in kunstmatige intelligentie dat de volgende stap—de autonome boerderij, met slechts minimale menselijke zorg—eindelijk in zicht komt. Stel je een boerderij voor waar vloten van autonome tractors, drones en oogstmachines worden aangestuurd door AI die de operaties minuut voor minuut aanpast op basis van bodem- en weersgegevens. Sensoren zouden de gezondheid van planten over duizenden acres volgen, waardoor nauwkeurige spuit- of irrigatieacties precies daar plaatsvinden waar nodig. Boeren zouden lange uren in de cabine kunnen inruilen voor het monitoren van dashboards en het nemen van strategische beslissingen. Elk zaadje, elke druppel water en elke ounce mest zou geoptimaliseerd worden om de opbrengsten te verhogen en het land te beschermen—gedreven door een verbonden systeem dat slimmer wordt met elk seizoen. Veel van de technologie om een autonome revolutie in de landbouw mogelijk te maken bestaat al of is bijna klaar voor de marktintroductie. "We komen net op een keerpunt in de commerciële levensvatbaarheid van veel van deze technologieën," zegt David Fiocco, een senior partner bij McKinsey & Co. die onderzoek leidt naar landbouwinnovatie. Een McKinsey-enquête in 2022 toonde aan dat ongeveer twee derde van de Amerikaanse boerderijen digitale systemen gebruikt om hun bedrijfsvoering te beheren, maar slechts 15% van de grote boerderijen en slechts 4% van de kleinere hebben tot nu toe aanzienlijk geïnvesteerd in robotica of automatisering. Fiocco verwacht dat het gebruik van robots in de komende jaren dramatisch zal toenemen. Ondanks de belofte van digitale tools en autonome machines, is de kosten een grote belemmering. Connectiviteit is een andere hindernis. Robots moeten met elkaar kunnen communiceren. Gegevens naar een cloud verplaatsen vereist breedbandinternet, en vanuit een afgelegen veld dat waarschijnlijk draadloos moet zijn. Maar draadloos internet en landgebonden breedband zijn niet overal beschikbaar in het platteland van Amerika. In ontwikkelingslanden is de digitale kloof nog groter. Sommige boeren experimenteren met edge computing, een netwerkontwerp dat gegevens dichter bij de oorsprong opslaat. Maar experts zeggen dat boerderijen uiteindelijk verbonden moeten zijn met cloud-gebaseerde systemen. Hier is een blik op enkele essentiële componenten in de visie van de autonome boerderij. Autonome tractors Tractors die kunnen planten, bewerken en oogsten met weinig of alleen op afstand menselijke supervisie, bewegen van prototype naar praktijk. Traditionele fabrikanten en tech-startups zetten grote inzetten. Monarch Tractor, een bedrijf uit Livermore, Californië, heeft een volledig elektrische, "chauffeur-optionele" tractor uitgerold die nu in wijngaarden werkt. Het MK-V-model kan tot 14 uur op een volle accu draaien en is na zes uur opladen weer klaar om te rijden. Farmwise, een ander bedrijf uit Californië, heeft een AI-gestuurde mechanische onkruidbestrijdingsmachine en grondbewerker ontwikkeld die computer vision en robotica gebruikt om onkruid te identificeren en te verwijderen, dag en nacht draaiend, waardoor de behoefte aan herbiciden vermindert. In april verwierf saladegigant Taylor Farms Farmwise, waarbij het de belofte van de technologie aanhaalde om arbeidskosten te verlagen en duurzamer boeren te ondersteunen. Deere & Co. neemt een incrementele benadering, waarbij lagen van automatisering worden toegevoegd om boeren vertrouwd te maken met de technologie—en onmiddellijke voordelen te zien—terwijl de weg naar volledige autonomie wordt geplaveid. Sommige van Deere's grote spuitmachines gebruiken "See & Spray" technologie die computer vision en machine learning integreert om onkruid in soja-, maïs- en katoenvelden te targeten. Getraind op duizenden beelden om onkruid in real-time te identificeren en individuele spuitmonden te bevelen om alleen daar te spuiten waar nodig, vermindert het het gebruik van herbiciden met tot twee derde, zegt het bedrijf. Zesendertig camera's gemonteerd op een spuitboom scannen velden met 2.100 vierkante voet per seconde—ver voorbij wat het menselijk oog kan beheren. Het gebruik van gegevens en AI om individuele planten te analyseren zou uiteindelijk een gangbare praktijk in de landbouw kunnen worden. Een boerderij van 5.000 acres kan ongeveer 750 miljoen planten bevatten, en de uitdaging is om elke plant de nodige zorg te geven. "Sensortechnologie in combinatie met modellen, in combinatie met automatisering en uiteindelijk autonomie waar het logisch is—er is veel kans daar," zegt Sarah Schinckel, directeur van opkomende technologieën bij het bedrijf in Moline, Illinois. Fruitplukrobots en drones Automatisering, nu het meest gebruikt op grote boerderijen met tarwe of maïs die in nette rijen zijn aangelegd, is een grotere uitdaging voor gewassen zoals fruit en bessen, die op verschillende tijden rijpen en op bomen of struiken groeien. Het onderhouden en oogsten van deze zogenaamde specialiteitsgewassen is arbeidsintensief. "In specialiteitsgewassen zou het kleine leger van onkruidbestrijders en plukkers binnenkort kunnen worden vervangen door slechts één of twee mensen die de technologie in de gaten houden. Dat kan een decennium duren, maar dat is de richting waarin we gaan," zegt Fiocco van McKinsey. Fragiele vruchten zoals aardbeien en druiven vormen een enorme uitdaging. Tortuga, een landbouwtechnologie-startup in Denver, heeft een robot ontwikkeld om de klus te klaren. Tortuga werd in maart overgenomen door het verticale landbouwbedrijf Oishii. De robot lijkt op NASA's Mars Rover met dikke banden en verlengde armen. Hij rolt over een bed van aardbeien of druiven en gebruikt een lange grijparm om in de wijnstok te reiken en een enkele bes of een tros druiven af te snijden, en plaatst deze voorzichtig in een mand. "Robotic harvesting kan meer consistentie en efficiëntie bieden dan handarbeid, terwijl het kosten verlaagt en de arbeidskrapte aanpakt die de industrie als geheel beïnvloedt," zei Brendan Somerville, chief operating officer en mede-oprichter van Oishii in een e-mail, en voegde eraan toe dat de langetermijnvisie van het bedrijf is om zijn oogstoperaties volledig te automatiseren. Het Israëlische Tevel Aerobotics Technologies heeft als doel fruitproducenten te helpen de behoefte aan arbeid te verminderen met zijn "Vliegende Autonome Robots" die gewassen kunnen snoeien, dunnen en oogsten. Met behulp van AI en machine vision lokaliseren de robots het fruit, bepalen ze of het rijp is en plukken het dan van de boom. "Telers die geen robotica adopteren, zullen niet overleven—ze hebben simpelweg geen keuze," zegt Tevel CEO en oprichter Yaniv Maor. Opschalen blijft echter een kostenuitdaging voor het bedrijf. Afstandswaarneming, beeldanalyse Drones en satellieten, aangestuurd door kunstmatige intelligentie, transformeren boerderijen in datagestuurde operaties. Door gedetailleerde beelden en sensorwaarnemingen vast te leggen, creëren ze "digitale tweelingen"—virtuele replica's van velden die precies laten zien waar gewassen te droog, te nat of onder aanval door ziekten of plagen zijn. Deze technologie stelt boeren in staat om problemen vroegtijdig te signaleren en interventies nauwkeuriger te richten, waardoor verspilling wordt verminderd en opbrengsten worden verhoogd. Hoewel delen van dit systeem al in werking zijn, is de volgende stap een volledig verbonden netwerk van machines die niet alleen problemen detecteren, maar er ook van leren. Ranveer Chandra, een senior Microsoft-executive die de toepassingen van landbouwtechnologie leidt, ziet een toekomst waarin tractors en drones samen werken, taken uitvoeren zoals planten of spuiten terwijl ze continu nieuwe gegevens in AI-modellen voeden die zijn afgestemd op de omstandigheden van elke boerderij. "Er zal meer automatisering zijn, meer gebruik van drones, meer robotica—het zullen geen boerderijen zonder boeren zijn, maar AI zal de productiviteit van elke teler aanzienlijk verhogen," zegt Chandra. "Elke keer dat een drone vliegt of een tractor plant, verzamelt het gegevens die het unieke AI-model van de boerderij bijwerkt."