Soilmate, robot om aardappelziekten te detecteren

Inleiding

Dit project is erop gericht om ziekten in aardappelplanten vroeg te detecteren middels een slimme en efficiënte oplossing door de inzet van innovatieve technologie.

Doelstellingen

Het consortium kiest een top-5 meest voorkomende bacteriën en schimmels die aardappelplanten aantasten. Door kunstmatige intelligentie te trainen met een grote dataset en dit te combineren met een slimme en autonome mobiele robot, kunnen deze ziektes effectief worden opgespoord en zelfs voorspeld.

Hoofdonderdelen van de oplossing

De uiteindelijke oplossing heeft twee hoofdonderdelen:

1. Voorcalculatie:

   • Het aanwijzen van probleemgebieden op basis van groeicondities en algoritmes voor riskmapping.
   • Voorcalculatie, gebaseerd op kunstmatige intelligentie uit big data. Deze algoritmes kunnen de kans bepalen dat een schimmel of bacterie zich kan ontwikkelen en zullen verder kunnen aangeven of, bij aanhoudende condities, een bepaald virus of bacterie de aardappelplant gaat aantasten. Dit zal worden weergegeven op het Agrisim decision support platform.

2. Meten in het veld:

   • Een autonome robot zal zelf over een aardappelveld rijden, rij voor rij, om zo in het veld te meten. Hierbij maakt het gebruik van (infrarood)camera’s om met kunstmatige intelligentie schimmels en bacteriën te herkennen in aardappelplanten.
   • Deze data zal verwerkt worden en op een overzichtelijke en inzichtelijke manier aan de gebruiker van het systeem teruggekoppeld worden.

Verwachte impact

Met deze innovatieve oplossing kan de efficiëntie van zowel de inspectie als de aardappeloogst yield vergroot worden, en zal de noodzaak voor verdelgers en pesticiden afnemen.