Inagro onderzoekt AI op maat van de landbouwer
nieuwsAI helpt boeren steeds slimmer en duurzamer werken, van zelfdenkende spuitrobots tot sensoren die serres automatisch aansturen. Inagro bouwt hieraan mee en wil zich profileren als testplatform en kennispartner. Onderzoeksleiders Eva Ampe en Maarten Ameye lichten toe.
“We zijn geen softwareontwikkelaars of datacentrum”, vertelt Eva Ampe, onderzoeksleider precisielandbouw bij Inagro. “Maar we merken dat AI steeds vaker opduikt in bij machines en modellen die landbouwers gebruiken. Onze rol? Die technologie in de praktijk brengen, aftoetsen aan lokale omstandigheden en zorgen dat ze écht werkt op het veld.”
AI op het veld
Concreet betekent dat: testen, implementeren, finetunen en feedback geven. “Bijvoorbeeld in het project AgRoboConnect”, legt Ampe uit. “Daar werken we samen met Europese partners aan autonome onkruidbestrijding. Of in project Dropspot, waar we spotspraying demonstreren op percelen in de Westhoek. AI helpt hier autonoom mechanisch te wieden of om enkel te spuiten waar nodig, wat middelen bespaart én milieuwinst oplevert.” Denk bijvoorbeeld aan Ecorobotix, Odd.Bot of Croptic – systemen of diensten die al bij heel wat landbouwers ingezet worden. Toch blijft het zoeken naar de juiste toepassing, dosering en timing.
AI moet je samen met landbouwers en bedrijven ontwikkelen. We zijn geen eiland
Ook in de serreteelt leeft AI. “Via het project DigiKas zetten we AI in voor klimaatoptimalisatie”, vertelt Maarten Ameye, onderzoeksleider tuinbouw. “Sensoren verzamelen continu data over temperatuur, luchtvochtigheid, licht én over de plant zelf. Dat laatste is uniek: we meten niet alleen de omgeving, maar ook hoe het gewas erop reageert. AI-modellen helpen vervolgens om efficiënter te verwarmen of te verluchten. Dat is winst voor het gewas én voor de energiefactuur.”
Niet alles is even plug-and-play
AI biedt veel kansen, maar brengt ook uitdagingen. “Het is niet omdat een algoritme werkt op een proefveld in Californië, dat het ook werkt op een Vlaamse zandleembodem of een veld vol keien”, zegt Ampe. “Planten zien er anders uit bij ander licht, andere bodem, ander weer. AI-modellen moeten dus vaak lokaal getraind én onderhouden worden.”
Data is daarbij essentieel – en net dat is vaak een knelpunt. “Je hebt massa’s kwaliteitsvolle data nodig”, vult Ameye aan. “Beelden met de juiste resolutie, complete tijdsreeksen, goede annotatie... En dan nog: zelfs als een model werkt bij opstart, moet het nadien onderhouden worden. Klimaatverandering, nieuwe rassen of teelttechnieken kunnen ervoor zorgen dat het model minder accuraat wordt. En wie staat er in voor deze updates als het bedrijf achter die technologie failliet gaat?”
Bovendien moet AI bruikbaar zijn voor de landbouwer. “Een grafiek met twintig lijnen is leuk voor de ontwikkelaar, maar de landbouwer wil weten: wat moet ik morgen doen? Gebruiksgemak is key”, zegt Ampe.
Samenwerken én kritisch blijven
Inagro zoekt actief de samenwerking op met bedrijven, onderzoeksinstellingen en landbouwers. “AI moet je samen ontwikkelen. We zijn geen eiland”, zegt Ameye. In projecten als Smart Farming & Food Processing werken we samen met partners in Vlaanderen en Nederland. We willen technologie niet blind invoeren, maar aftoetsen aan de praktijk.
Toch pleiten beide onderzoekers voor een kritische blik. “AI is geen automatisch wondermiddel”, zegt Ampe. “Het vraagt niet alleen veel data en kennis, maar ook veel rekenkracht, en dat betekent een hoog energieverbruik. Soms zijn klassieke modellen of menselijke expertise even krachtig. We willen de hype waar nodig doorprikken en realistische verwachtingen scheppen.”
AI is een hulpmiddel, geen vervanging. Gezond boerenverstand, kennis en ervaring blijven essentieel
AI in Inagro’s toekomstplan
In het recent gelanceerde toekomstplan positioneert Inagro zich als kennispartner voor de landbouwsector, waarbij het strategisch toegepaste AI wil verankeren in zijn werking. "Onze sterkte zit in onze praktijkgerichtheid en connectie met het veld", zegt Ampe. “We willen landbouwers helpen om doordachte keuzes te maken: waar is AI nuttig, waar niet, en hoe maak je het rendabel?” Om technologieën echt bruikbaar te maken, zet Inagro in op proefopstellingen op het veld en in de serre en op opleiding voor landbouwers en hun adviseurs.
“Een AI-model is niet af na twee jaar. Het moet mee evolueren met nieuwe teelten, technieken en klimaatomstandigheden”, vult Ameye aan. Hij benadrukt ook het belang van langlopende demonstratieprojecten. Daarnaast moeten beleidsmakers zorgen voor duidelijke datakaders en de ondersteuning van duurzame initiatieven. “Data is vandaag nog vaak gefragmenteerd en moeilijk toegankelijk”, voegt Ampe toe. “Gelukkig zijn er initiatieven zoals DjustConnect die werken aan dataspaces, zodat gegevens veilig en efficiënt gedeeld kunnen worden. AI helpt, net zoals de bestaande modellen, om processen te verbeteren – denk aan klimaatsturing, irrigatie, IPM of het reduceren van gewasbescherming. Die agronomische kennis verdwijnt niet, we combineren ze met wat AI ons bijleert”, zegt Ampe.
“En bij al die technologische vooruitgang blijft de landbouwer centraal staan”, besluit Eva. “AI is een hulpmiddel, geen vervanging. Gezond boerenverstand, kennis en ervaring blijven essentieel. Onze taak is om technologie daar op af te stemmen.”
Beeld: Inagro
