Duitsland en Nederland zetten volop in op Artificial Intelligence
Industrieland Duitsland zet in op digitalisering, dataplatforms en kunstmatige intelligentie (Artificial Intelligence of ‘AI’). AI wordt net als in Nederland gezien als een middel om technologieën samenhangend in te zetten voor een verduurzaming van de voedselketen. Om AI een stap dichterbij te brengen, is het uitwisselen van best practices en dus ook internationale samenwerking essentieel. Alle reden om de Duitse en Nederlandse ervaringen bij elkaar te brengen tijdens een expertsessie in maart 2021.
Duits-Nederlandse expertsessie
Nederlandse en Duitse experts op het vlak van kunstmatige intelligentie ontmoetten elkaar virtueel tijdens de AI-Expertdag op 24 maart jl. Bedrijven, kennisinstellingen en experts kwamen samen om innovatie en zakelijke samenwerking op het gebied van AI te starten of te versterken. Tijdens de ‘AI & Agro’ sessie kwamen diverse Nederlandse en Duitse experts op het gebied van glastuinbouw en precisielandbouw bij elkaar. Dit was een eerste uitwisseling over de korte en lange termijn uitdagingen voor AI in de land- en tuinbouw.
“Boeren willen niet aan de rand van het veld zitten, maar op de trekker! Dit zou in de toekomst kunnen veranderen, maar nu is het meenemen van de boer en teler een sleutelelement in het digitaliseringsproces.”
Voor precisielandbouw spraken aan Nederlandse zijde Kubota, Aurea Imaging, Steketee/Lemken en de WUR met aan Duitse zijde Fraunhofer IESE, BayWa, LMIS Software en Kotte Landtechnik. Voor glastuinbouw hebben aan Nederlandse zijde Priva, OnePlanet, Fieldlab Vertical Farming gesproken met aan Duitse zijde het Thünen Institut, Universität Humboldt, Gemüseproduktion Zorbau en Hochschule Weihenstephan-Triesdorf.
Besproken kansen en uitdagingen
- ‘Dataspaces’ moeten op Europees niveau georganiseerd en juridisch ingekaderd worden. Interoperabiliteit op platformen is cruciaal en nog geen realiteit, ook toezicht op de kwaliteit van data is vereist. Hier moeten ministeries maar ook bijv. de Europese vereniging van landbouwmachinebouwers meer oog voor hebben.
- De beste manier om gegevens te verzamelen en om AI te trainen is door daadwerkelijk AI-systemen in de praktijk te gebruiken. We moeten de kennis van de boer en teler betrekken in de ontwikkeling van AI. Zet de gebruiker in als klankkast om te controleren of AI de juiste beslissingen neemt. Op dit moment is de hoeveelheid beschikbare data nog te beperkt. Praktische toepasbaarheid bij de boer is een belangrijke voorwaarde om snel verder te komen.
- Als we meer en meer technologieën hebben, hebben we ook meer en meer technische kennis en ondersteuning nodig; we hebben systemen nodig die niet falen. Technologieën moeten robuust, betaalbaar, klein, energie-efficiënt worden en gemakkelijk te repareren zijn.
- Gebrek aan databeschikbaarheid voor onderzoeksprojecten, van gewasontwikkeling en machineoptimalisatie tot inclusie van retail en consumentenperceptie, is een punt van aandacht.
“Deze sessie was nuttig om elkaar te leren kennen en ervaringen uit te wisselen. We zien veel overeenkomsten in de toekomstige uitdagingen en kunnen elkaar vooruit helpen door elkaar vaker op te zoeken.”
Innovatiepact en MoU versterken band tussen Nederland en Duitsland
Nederland en Duitsland hebben 2021 afgetrapt met het Duits-Nederlandse Innovatie- en Technologiepact. Om stil te staan bij de goede samenwerking tussen de twee landen en op gebied van innovatie en technologie te versterken. Dat geldt voor specifieke sleuteltechnologieën en de toepassingsgebieden als mobiliteit, smart industrie, gezondheidsthema´s en de agrifoodsector.
Op onderzoeksgebied is tevens in januari een ‘Memorandum of Understanding’ ondertekend tussen het Fraunhofer Institut en TNO over kunstmatige intelligentie. De eerste twee onderzoeksthema’s zijn daarbij vastgesteld: intelligente energienetwerken en betrouwbare kunstmatige intelligentie.
Dataplatform van de overheid - Duitse haalbaarheidsstudie
In hoeverre moeten overheden zorgdragen voor een onafhankelijk dataplatform? Die vraag heeft het onafhankelijke onderzoeksinstituut Fraunhofer Institute for Experimental Software Engineering in opdracht van het Duitse landbouwministerie (BMEL) beantwoord. Ze hebben een haalbaarheidsstudie uitgevoerd naar een nationaal en door de overheid gereguleerd dataplatform voor de landbouw. In december 2020 is deze vuistdikke (Duitstalige) studie gepresenteerd met onder andere een categorisatie van typen private en publieke data die verschillende stakeholders nodig hebben voor de implementatie van AI, een uitgebreid overzicht van de reeds bestaande dataplatformen in Duitsland en de status quo van de digitalisering in de Duitse landbouw. Ook het juridische kader, nieuwe verdienmodellen en de acceptatie van boeren en telers komen uitgebreid aan bod. Zo vertrouwen boeren en telers erop dat een door de overheid gereguleerd dataplatform met een onafhankelijke toezichthouder de nodige datasoevereiniteit en –transparantie kan waarborgen. Lees de beknopte samenvatting via de link onderaan.
Agri-Gaia
Het nieuwe Duitse initiatief Agri-Gaia ambieert een dataplatform op Europees niveau. Agri-Gaia is een open platformproject voor de landbouw gebaseerd op het Europese dataplatform voor de industrie GAIA-X. Het is een samenwerkingsverband van machinebouwers, platformontwikkelaars, onderzoekers en retail. Het doel is om data uit te wisselen, om bruggen te slaan tussen verschillende datasystemen die al bestaan en om een standaarden te creëren. Nu is het vaak lastig om bestaande gegevens te koppelen, machtigingen met betrekking tot deze gegevens te beheersen, zelf gegenereerde gegevens toe te voegen en uitgevoerde handelingen met de gegevens goed te documenteren. Een goed initiatief om AI te bevorderen, want gevalideerde en herbruikbare gegevens cruciaal zijn om AI tot een succes te maken.
De volledige waardeketen verbinden
AI is in gesloten systemen al technisch goed ontwikkeld en bruikbaar, bijvoorbeeld in één kas of op een veld. Toepassing in de praktijk wordt echter geremd door een gebrek aan de synergie en communicatie tussen de verschillende datasystemen. Dit geldt op kleine schaal op en rondom de boerderij, maar op grote schaal ook tussen de verschillende schakels in de voedselketen. Elke schakel ontwikkelt ook eigen technologieën en systemen, zoals in de (vers)verwerking, productontwikkeling en logistiek. AI kan hierin een verbindende rol spelen, zeker nu de twee maatschappelijke ontwikkelingen gezondheid en duurzaamheid druk leggen op deze waardeketen. Nederland en Duitsland hebben veelal dezelfde uitdagingen en vullen elkaar aan in expertise bij de verschillende schakels, dus dat biedt samenwerkingskansen voor zowel onderzoek, bedrijven als overheden.
Wilt u meer informatie over onze activiteiten of over AI in de Duitse land- en tuinbouw, neem dan contact op met het Landbouw Attaché Netwerk in Duitsland via bln-lnv@minbuza.nl