Prototype development of digital recipes in.data-driven climate growth rooms

Inleiding

Data gedreven teelt in climate growth rooms in een internationale infrastructuur zal een essentiële bijdrage gaan leveren aan het produceren van gezonde en duurzame voeding in snelgroeiende megasteden wereldwijd. Digitale recepten schrijven voor specifieke gewassen voor wat de ideale groeiomstandigheden (bijvoorbeeld temperatuur, luchtvochtigheid, voeding en belichting) zijn voor elk van de honderden stappen in het groeiproces van het gewas in kwestie.

Optimalisatie van Groeiomstandigheden

Door de recepten te optimaliseren op kwaliteit, waterverbruik en energieverbruik, kan er vers, veilig en duurzaam voedsel van de hoogste kwaliteit geproduceerd worden. De climate growth rooms zijn midden in megasteden te plaatsen, zonder impact van het lokale klimaat, waardoor er minimaal transport nodig is.

Integratie in Digitale Infrastructuur

Alle climate growth rooms van GrwNxt zullen geïntegreerd worden in een internationale digitale infrastructuur. Via deze infrastructuur vindt er een centrale data-analyse plaats voor gebruik in de decentrale climate growth rooms. Door alle climate growth rooms te verbinden, wordt het mogelijk om een unieke hoeveelheid data continu te verzamelen en analyseren.

Verbetering van Digitale Recepten

Op deze manier zullen de digitale recepten van GrwNxt via een exponentiële leercurve verder en verder verbeterd worden. Hiermee wordt bijgedragen aan het versterken van de kennispositie van Nederland in een nieuwe groeifase voor de indoorteelt.

Ontwikkeling van Prototype

Het R&D-samenwerkingsproject is gericht op het ontwikkelen van een prototype digitaal recept voor gebruik in geavanceerde climate growth rooms. In de volgende fase zal dit prototype recept gebruikt worden als basis voor de ontwikkeling en optimalisatie van complexere digitale recepten.

Geavanceerde Machine Learning

Om tot het prototype te komen, zal er geavanceerde machine learning software ontworpen moeten worden. De software zal continue data-analyse toepassen en op basis daarvan experimenten en digitale recepten genereren.