LWV25011 ACHILLES: Autonoom Chemie-vrij telen via Integrale Systemen (TS-02-226-020)

De druk op de glastuinbouwsector om ‘chemie-vrij’ te telen neemt toe. Het pakket aan chemische gewasbeschermings-middelen wordt steeds kleiner, terwijl de maatschappelijke en wettelijke druk op verduurzaming toeneemt. Tegelijkertijd neemt de complexiteit van het teeltsysteem toe. Niet-chemische middelen en maatregelen kunnen net zo effectief zijn als traditionele chemische middelen, maar vragen meer kennis over juiste toepassingswijze. Hier ligt een kans voor autonome of beslissingsondersteunende technologieën.

Een veelbelovende beslissingsondersteunende technologieën is de digital twin: het koppelen van actuele teeltdata aan modellen en simulaties om onderbouwde adviezen op maat te genereren. Digital twins zijn in de tuinbouwsector experimenteel beproeft voor irrigatie- en klimaatsturing, maar hebben de stap naar de bredere sector nog niet kunnen maken. Dit komt mede doordat er grote verschillen zitten tussen tuinbouwbedrijven: teelt en gewassen verschillen, sensoren zijn niet gestandaardiseerd en handmatige metingen zijn subjectief. Dit is de Achilles-hiel van autonoom telen: zonder betrouwbare data geen autonoom telen.

In dit project ontwikkelen we data-integratie methodieken voor breed toepasbare beslissingsondersteuning voor ziekte- en plaagbeheersing. We ontwikkelen systematiek voor robuuste integratie van data rondom ziekte- en plaagontwikkeling, en benutten die om modellen en simulaties te ontwikkelen en te voeden. Hieruit genereren we adviezen waarmee telers sneller en beter onderbouwd beslissingen kunnen nemen over ziekte- en plaagpreventie en de inzet van biologische en niet-chemische bestrijding.

Om brede toepasbaarheid van de ontwikkelde kennis en technologie te garanderen werken we twee use-cases uit van gewas en ziekte of plaag combinatie, bepaald na literatuuronderzoek en in overleg met de projectpartners op basis van haalbaarheid en impact. Een high-tech use-case waarin geavanceerde sensoren en scout-robots beschikbaar zijn, en de teelt al grotendeels data-gedreven wordt aangestuurd. Hiermee geeft het project een vooruitblik op de volledige potentie van data-gedreven chemie-vrij telen. Voor brede toepasbaarheid werken we daarnaast aan een mid-tech use-case, die breed inzetbaar is bij telers in binnen- en buitenland, die minimale aanpassingen vereist aan de manier van werken voor telers, en inzetbaar is in systemen die nog grotendeels van menselijke expertise afhankelijk zijn.