Bij datagedreven duurzame voedselproductie draait alles om het stellen van de juiste vragen

AgriFood & Nature is het derde ‘toepassingsgebied’ bij JADS. We vroegen Jakob de Vlieg, hoogleraar Applied Data Science aan de Technische Universiteit Eindhoven en de lead van het AgriFood & Nature toepassingsgebied bij JADS, om ons te vertellen over de laatste ontwikkelingen in data science op dit gebied.

Jakob legde uit dat het systeem dat momenteel wordt gebruikt voor het produceren, verwerken en verhandelen van voedsel de houdbaarheidsdatum heeft overschreden: “We moeten overschakelen van een niet-duurzaam voedselsysteem naar een gezond, circulair en hulpbronnenefficiënt paradigma. Verandering is essentieel als we willen blijven voorzien in duurzaam voedsel voor een groeiende bevolking. De wereldbevolking zal in 2050 groeien tot zo’n 9 miljard, wat betekent dat de voedselproductie in datzelfde jaar met 70% moet toenemen.”

Jakob de Vlieg

Waarom moeten we de voedselproductieketen verbeteren?

“De groeiende wereldbevolking is niet de enige reden waarom het zo belangrijk is om voedsel duurzaam te produceren. Je moet ook rekening houden met factoren als de beschikbaarheid van water, landbouwgrond en energie, maar ook met de impact van klimaatverandering. En dan is er nog de afvalproblematiek: gemiddeld gaat 30% van de wereldvoedselproductie verloren. Dat is een enorme hoeveelheid, en het varieert natuurlijk van het ene deel van de wereld tot het andere. Kortom, er is volop ruimte om de voedselproductieketen te verbeteren. Dat is waar data science om de hoek komt kijken: integratieve data science en slimme AI-oplossingen zijn nodig om het huidige systeem te repareren.”

Welke rol kan data science spelen?

Een duurzame wereld heeft allereerst behoefte aan duurzame, slimme en flexibele voedselketens. Voedselketens moeten flexibel zijn om rekening te houden met de veranderende dynamieken van gezondheidszorg, natuurbehoud en aantasting van het milieu. Dit betekent bijvoorbeeld het lokaal, dichtbij de bron verwerken en verkopen van voedsel. Waarom? In de eerste plaats om de behoefte aan transport en daarmee de uitstoot te verminderen. Maar daarvoor is een totaal nieuwe mindset nodig.

Jakob de Vlieg: “De eiwittransitie is een goed voorbeeld van een van de problemen waar we momenteel mee te maken hebben. Hoe kunnen we op een efficiënte manier voldoende eiwit produceren? We zouden kunnen beginnen met te kijken naar de kansen die insecten en plantaardige eiwitten bieden.”

“We kunnen datawetenschap en kunstmatige intelligentie niet alleen gebruiken om de waardeketen te integreren en om te keren, maar ook om alle verschillende stadia van de voedselwaardeketen te optimaliseren – en te verbinden. Ons lopende Internet of Food (INoF)-project is daar een goed voorbeeld van: we ontwikkelen data science-oplossingen en digitale infrastructuur voor het delen van data en foodmodellen tussen organisaties, om innovatie in de foodsector te versnellen en kosten te verlagen. Modelontwikkeling is duur en datawetenschapsoplossingen kunnen voedselactoren samenbrengen om de manier waarop we ingrediënten en processen bereiden te transformeren.”

Wat is de rol van JADS binnen dit alles?

Jakob de Vlieg: “De problemen van vandaag moeten worden aangepakt door mensen die niet alleen experts zijn in hun eigen vakgebied, maar ook zeer bekwame verbinders. Hier bij JADS begrijpen we de velden waarmee we te maken hebben. We zijn bekend met de uitdagingen en we weten hoe we ze moeten oplossen. We zijn met andere woorden “impact-gedreven”. Het gaat erom de ontwikkelingen bij te houden en ervoor te zorgen dat mensen die op een bepaald gebied actief zijn, kunnen profiteren van de vooruitgang die op andere gebieden is geboekt. In ons geval betekent dit het opleiden van datawetenschappers die niet alleen iets van data weten, maar ook begrijpen op welke gebieden de data in kwestie gebruikt moeten worden. Kortom, we hebben een nieuw type wetenschapper nodig: translationele onderzoekers die in staat zijn wetenschappelijke bevindingen te vertalen naar praktische toepassingen. Ons uiteindelijke doel is om een wetenschappelijk topinstituut te worden voor datagedreven duurzame voedselproductie.”

Hoe werkt dit in de praktijk?

“Een van onze lopende projecten is het IMAGEN-project, gefinancieerd door NWO-onderzoek. Dit draait om het ontwikkelen van geavanceerde computervisie, datawetenschap en kunstmatige intelligentiesystemen om de gezondheid en het welzijn van varkens en legkippen te verbeteren en de ecologische voetafdruk van voedselproductie te verkleinen. In een ander NWO-gefinancierd project onderzoeken we de kansen die de volgende generatie datawetenschaps-, visie- en sensingsystemen bieden voor het optimaliseren van fokprocessen.”

“In een derde project kijken we wat data science ‘vertical farming’ kan bieden. We werken nauw samen met het Signify GrowWise Center op de High Tech Campus in Eindhoven. Het GrowWise Centre probeert slimmere en duurzamere manieren te ontwikkelen om groenten te telen voor stedelijke bevolkingsgroepen. De gesloten omgeving van een vertical farm stelt ons in staat om een ​​groot aantal variabelen zoals licht, luchtvochtigheid en temperatuur te beheersen. Het team dat aan dit afstudeerproject werkt, onderzoekt het gebruik van geavanceerde datawetenschap en meerdere computervisiebenaderingen om de beste omgevingsinstellingen voor specifieke planten te identificeren. Het uiteindelijke doel is om de plantengroei automatisch op een niet-destructieve manier te monitoren.”

Van appelbomen tot kuikens

Drie scripties die recentelijk zijn gepresenteerd door masterstudenten illustreren JADS’ unieke combinatie van impactgedreven wetenschap en nauwe samenwerking met lokale bedrijven. Jari Rijnen en Merel Ypinga werkten beiden aan projecten voor een fruitcoöperatie genaamd FruitMasters: Jari ontwierp een voorspellend model voor het vertalen van complexe data naar bruikbare kennis – in dit geval algoritmen voor het voorspellen van grondparameters op basis van dronebeelden van appelbomen. Het doel is om de arbeid efficiënter in te zetten en de bomen duurzamer te laten onderhouden. Merel van haar kant keek naar de classificatie van appelkwaliteit (die de uiteindelijke bepalende factor is voor de prijzen die aan telers worden betaald), het verbinden en analyseren van gegevens uit verschillende bronnen om kwaliteitsmeetmodellen te verbeteren en nieuwe mogelijkheden voor waardecreatie te identificeren. Ten slotte heeft Dennis Janssen met een datagedreven aanpak kansen in kaart gebracht om de uitkomst en leefbaarheid van kuikens te verbeteren.

Jakob de Vlieg: “Je kunt niet de juiste antwoorden krijgen zonder de juiste vragen te stellen. Relevante vragen uit de samenleving en het bedrijfsleven leiden nu tot fundamenteel onderzoek op topniveau, wat resulteert in doorbraken op het snijvlak van wetenschap en samenleving en een actieve dialoog tussen beide bevordert.”