Wat we hier op het moment écht nog missen is de ‘groene’ kennis van de teler. Hoe stop je alle kennis uit het hoofd van de teler in een model?
Als je hem vraag waarom hij bepaalde beslissingen neemt dan kan hij dat niet eens altijd onder woorden brengen. Hij ziet hoe de plant erbij staat, de kop is ‘paars’ of ‘graterig’ en het blad wordt wat lang of het gewas is te vegetatief. Hij voelt dat de temperatuur of de relatieve vochtigheid te hoog of te laag is. Laat je twee telers naar hetzelfde gewas kijken dan zullen ze het overigens ook niet altijd op dezelfde manier beschrijven. Er is dus geen standaard die precies beschrijft wat ‘te vegetatief’ is. Ruiken, zien, voelen en vooral heel veel ervaring, dat zijn de tools die de teler gebruikt. Hoe gaan we dat nou vangen in soft- of hardware?
Het klimaat en de watergift sturen doen we in onze kassen al zo’n 50 jaar met een klimaatcomputer. Het openen van de klep en het aanzetten van de pomp om een watergift te starten kan die computer prima. Vraag is wat is het juiste moment om water te geven en wat moet nu precies de temperatuur en luchtvochtigheid zijn op basis van de huidige plantbelasting (veel of weinig vruchten aan de plant), de (verwachte) hoeveelheid instraling, de energieprijs en de verwachte marktvraag in de volgende week? Dit zijn allemaal afwegingen die de teler maakt op basis van zijn kennis en ervaring.
Om minder afhankelijk te worden van de schaarse kennis van de teler is het belangrijk om directe terugkoppeling te krijgen van de plant hoe hij zicht voelt. Hoe handig zou het zijn als de plant aangeeft ‘ik heb meer water nodig’ of ‘er is erg veel licht nu, als je met wat meer CO2 en een iets hogere temperatuur geeft dan kan ik sneller groeien’.
Tools om de teler te helpen
Gelukkig komen we steeds dichter bij de tools die de teler daarbij kunnen assisteren. Het systeem PhytelSigns waarover ik eerder schreef kan met behulp van elektrische signalen in de plant aangeven hoe het met de plant gaat. Ook de elektronische neus waaraan onder andere door de TU Delft en NXP wordt gewerkt zou hieraan kunnen bijdragen.
Een andere zeer interessante toepassing is het meten van de akoestische signalen die de plant produceert.
Deze technologie is ontwikkeld in het onderzoeksprogramma Plantenna, waarin onderzoekers Satadal Dutta en Gerard Verbiest van de TU Delft onderzoek deden naar de mogelijke toepassingen van een ultrasound geluid.
Ze onderzochten hoe er metingen konden worden gedaan aan de houtvaten van de plant. Deze houtvaten transporteren water en voedingsstoffen door de plant. Er werd ontdekt dat de plant een soort knisperend geluid maakt. Bij te weinig vocht wordt de plant een klein beetje langer en ontstaan er gasbelletjes in de houtvaten. Hoe droger de plant is, hoe meer belletjes er ontstaan. Het geluid is overigens niet te horen door mensen omdat het rond de 20 kilohertz ligt. Deze frequentie is ongeveer gelijk aan die waarmee vleermuizen met echolocatie hun positie ten opzichte van insecten bepalen.
Van technologie naar product
Maar wat doe je met deze kennis? Weten dat een te droge plant geluidsignalen kan uitzenden is mooi maar hoe interpreteer je die signalen. Wat ‘zegt’ de plant dan precies en wat moet je doen om problemen te voorkomen? Net als bij het onderzoek door PhytalSigns is het de kunst om een woordenboek, of eigenlijk nog beter een receptenboek te ontwikkelen. Daarmee kun je op basis van het waargenomen signaal het gewenste recept uitvoeren op basis van de strategie van de teler. De ene teler wil bijvoorbeeld dat zijn gewas net een iets kleinere hoeveelheid water met wat meer voedingsstoffen krijgt omdat zijn ras dan net iets zoeter wordt. Een ander wil juist zoveel mogelijk kilo’s. Bij eenzelfde meting kan dan een ander recept worden gekozen dat vervolgens wordt uitgevoerd door de klimaatcomputer.
Van een wetenschappelijk onderzoek naar een werkend product met een goed business model is echter nog een lange weg! Als eerste de vraag waarvoor zou je het kunnen toepassen en wie zou ervoor willen betalen?
Hier sloten in 2022 TU Delft masterstudenten Berend de Klerk en Thijs Bieling aan. Naast de verdere ontwikkeling van de sensor gingen ze aan de slag met marktonderzoek. Ze spraken hiervoor met een groot aantal potentiële klanten en gingen op basis daarvan aan de slag met een business plan.
In februari 2023 hebben ze Plense Technologies opgericht. Zoals ze zelf aangeven zijn ze nog in een hele vroege fase van hun ontwikkeling. Met behulp van NWO financiering gaan ze aan de slag met het verder ontwikkelen van de sensor en het interpreteren van de verzamelde gegevens. Het prototype van de sensor is zo klein dat het aan de de stengel van een plant kan hangen. Belangrijk bij volgende versies is dat het uiteindelijk een robuuste sensor wordt. De klimaatomstandigheden in een kas zijn immers niet ideaal voor gevoelige elektronica. Het is er soms erg warm en vochtig.
Klanten
Minstens zo belangrijk als het verder ontwikkelen van de technologie is dat ze daarnaast verder werken aan het ontdekken van hun eerste klantsegment.
Momenteel zijn er duidelijke relaties met de hoeveelheid water in de plant, wat nauw samenhangt met de verschillende balansen van de plant. Veel mogelijke ideeën voor toepassingen zijn er al, en deze zijn ze momenteel aan het valideren, zowel technologisch als bij de klant.
Hoewel Plense nog maar kort bestaat en er nog heel veel moet worden onderzocht en ontwikkeld is het een belangrijke ontwikkeling voor de glastuinbouw. Rechtstreekse terugkoppeling van de plant is immers een onmisbare schakel in de verdere ontwikkeling van het handsfree telen.
Het verhaal van de ontwikkeling van de akoestisch sensor is verder een heel mooi voorbeeld hoe ook een technische universiteit als de TU Delft een belangrijke rol speel in het ontwikkelen van technologie voor hightech horticulture. De afgelopen 5 jaar is er onder ander door het TU Delft AgTech instituut hard gewerkt aan het opdoen van kennis en het in beeld brengen van de tuinbouw als een belangrijke sector. Hierdoor zijn er nu steeds meer hoogleraren en studenten met interesse in de sector.
