Met Artificial Intelligence meer dan 90% nauwkeurige oogstprognose

Oogstprognoses wijken in de praktijk regelmatig tientallen procenten af van de werkelijkheid, weet LetsGrow.com. Het bedrijf heeft nu een model ontwikkeld waarmee naar eigen zeggen deze oogstprognoses veel preciezer zijn te maken. Voor tomaat zou de prognoses zelfs 90% nauwkeurig te maken zijn.

Het verleden als input
Veel telers geven oogstprognoses af voor de afzet van hun producten. Met deze informatie kan dit proces geoptimaliseerd worden. Minder tekort of minder overschot aan product zorgt voor een beter rendement van de afzet. Tevens is het mogelijk om interne processen, zoals de arbeidsplanning, op de kwekerij met deze informatie te optimaliseren.

Peter Hendriks, Business Unit Manager van LetsGrow.com: "Geregeld word ik door telers aangesproken met de vraag of we een nauwkeurig universeel oogstprognose systeem kunnen bouwen. Nu hebben wij al enkele jaren een plant fysiologisch oogstprognose model voor tomaat wat het redelijk goed doet. Echter, het kost veel tijd om de tellingen voor de oogstprognose dusdanig nauwkeurig te doen dat het model nauwkeurig blijft werken. Daarnaast is deze manier foutgevoelig aangezien het model alleen maar kijkt naar het nu. We zouden eigenlijk het verleden mee moeten nemen."

Artificial Intelligence vs plantfysiologie
Al jaren verzamelt LetsGrow.com data van en voor hun klanten. Hoe mooi zou het zijn als deze data door iedere teler afzonderlijk ten gelde gemaakt kan worden door daar een goed werkend oogstprognose model van te maken. Hendriks: "De techniek komt naar ons toe. De afgelopen maanden hebben wij ons gespecialiseerd in Machine Learning. Deze vorm van Artificial Intelligence is echt een ongelooflijk krachtig middel! Door onze plantkundige achtergrond met deze techniek te combineren, kunnen we heel snel schakelen om zeer nauwkeurige analyses, zoals deze prognose, voor onze klanten te verzorgen."

Trainen
Is het veel werk voor een teler? Hendriks: "Wij leren het systeem in voor de teler. Het systeem wordt per teler getraind met zijn eigen data. Het systeem herkent patronen uit het verleden en in combinatie met de gewasregistraties die al gedaan worden, wordt de oogstverwachting voor de komende 4 weken geraamd. Als de historische data al in ons systeem staat, kunnen we daar meteen mee aan de gang. Zo niet, dan moeten we kijken hoe we de juiste data kunnen ophalen. Eigenlijk kost het de teler dus heel weinig werk. En het levert heel veel op!"

Toekomst
Is met deze prognose het einde qua nauwkeurigheid behaald? Hendriks: "Nee, zeker niet! De naam Machine Learning zegt het al: het systeem blijft zichzelf leren. Het wordt dus steeds beter. Daarnaast zijn we het ook nog verder aan het verfijnen. Het is wel belangrijk dat de juiste data beschikbaar is bij een kweker.

Daarnaast zijn we bezig om nieuwe databronnen ook te kunnen gebruiken in het model, zoals de metingen die door HortiKey verricht worden. Zij meten onder andere geautomatiseerd de voorraad tomaten die nog in de kas hangt. Als we dat combineren met deze techniek, dan verminderen we het handmatige werk en kunnen we deze prognose nog verder richting de 99,9% brengen!'

Bent u geïnteresseerd in deze nieuwe en nauwkeurige oogstprognose? Neem contact met ons op of bezoek ons tijdens de Horticontact in stand 401. De analyse is nu beschikbaar voor tomatenkwekers. Andere gewassen volgen snel.

Voor meer informatie:
LetsGrow.com
Westlandseweg 190
3131 HX Vlaardingen
Peter Hendriks, mail of 06-57583579
Ton van Dijk, mail of 06-53735670
www.letsgrow.com