Autonome beslissingen bij inzet energie

In de toekomst zal artificial intelligence (AI) een belangrijkere rol krijgen bij teeltbeslissingen.

Tijdens een symposium van Hogeschool InHolland presenteerde Leon Dukker van rozenkwekerij Porta Nova zijn visie op energieontwikkelingen richting 2030. De invloed op de energieprijs is zeer gering, dus zal de nadruk vooral liggen op het efficiënt benutten van de beschikbare energie. Doel van het bedrijf is om 30% efficiëntieverbetering te realiseren in het energiegebruik.

Autonome beslissingen

Een belangrijke rol bij die efficiëntieslag is toebedeeld aan het waar mogelijk vervangen van individuele menselijke beslissingen door autonome beslissingen over hoeveel energie er waar in het bedrijf en op welk moment wordt ingezet. Daarvoor is in samenwerking met deskundigen een energiesturingstool in ontwikkeling, die het klimaat centraal aanstuurt op basis van ongeveer 23 variabelen. Daartoe behoren bijvoorbeeld de gerealiseerde en de te verwachten PAR-lichtsom en andere teeltfactoren, maar ook APX-prijzen en te verwachten opbrengstprijzen van het product zijn erin verwerkt. Het automatisch gegenereerde advies wordt leidend en moet de meest efficiënte instellingen realiseren. Wel kan dit advies nog handmatig bijgesteld worden in uitzonderingssituaties, bijvoorbeeld als het zelfs bij de meest efficiënte keuze toch te duur zou blijken om te belichten.

Een vervolgstap zal worden om de klimaatcomputer rechtstreeks aan te laten sturen op basis van de efficiëntieberekeningen.

Ondersteuning bij oogst

Ook op het gebied van arbeid wordt bij Porta Nova voor de toekomst gewerkt richting autonome teeltbeslissingen. Nu zijn er behoorlijk veel wisselingen in uitzendkrachten, wat het lastig maakt om personeel steeds goed op te leiden om in het juiste stadium te oogsten. Een volgende stap zal daarom zijn dat camera’s gaan bepalen welke bloemen (of vruchten voor collega groentetelers) goed zijn om te oogsten, in het GearRover-project. Een laser wijst die oogstrijpe bloemen aan, zodat medewerkers alleen daar nog maar de oogsthandeling hoeven uit te voeren. Bij constatering door de computermodellen dat er plaatselijk sprake is van een slechter groeiende plant, zou met een andere laserkleur bijvoorbeeld aangegeven kunnen worden om daar een extra bloem weg te halen, om het gewas meer lucht voor gewasgroei te geven. Dukker: “Wij denken zo een optimalisatieslag van 10% in de productie te gaan halen, zonder dat daar extra energie-input voor nodig is. Iedereen gaat dan dezelfde kwaliteit en hoeveelheid knippen.”

Via bladoppervlakte (LAI)-bepalingen met camera’s zou ook gewaswerk meegenomen kunnen worden in de autonome aansturing, door aan te geven waar extra blad gesnoeid moet worden.

Eerste indruk positief

De eerste indruk bij proeven is dat personeel enthousiast is over zo’n geautomatiseerde ondersteuning bij oogstbeslissingen en dat het niet ten koste gaat van de werkvreugde. Medewerkers vinden het nu vaak moeilijk om te beslissen of ze een bepaalde bloem wel of niet mee moeten nemen met knippen. Er loopt verder nog onderzoek welke resultaat het precies heeft op de productie-resultaten, en wat het bespaart aan opleidingskosten.