bAIsics.nl

De Nederlandse veeteelt staat bekend om haar innovatie en efficiëntie. Een van de meest recente ontwikkelingen die deze sector ingrijpend verandert, is de opkomst van kunstmatige intelligentie (AI).

AI biedt tal van mogelijkheden om processen te optimaliseren, van het monitoren van de gezondheid van dieren tot het verbeteren van de voerstrategie.

Dit artikel duikt in de wereld van AI in de Nederlandse veeteelt en belicht enkele concrete toepassingen en bedrijven die hierin vooroplopen.

Waarom AI in de veeteelt?

De veeteelt staat voor complexe uitdagingen, zoals het verhogen van de productiviteit op een duurzame manier, het waarborgen van dierenwelzijn en het omgaan met arbeidstekorten. AI biedt oplossingen door:

• Data-analyse:
  AI kan enorme hoeveelheden data, afkomstig van sensoren, camera’s en andere bronnen, analyseren en patronen ontdekken die voorheen onzichtbaar bleven.
• Automatisering:
  AI kan taken automatiseren, zoals het monitoren van diergedrag en het detecteren van ziektes, waardoor veehouders tijd en middelen besparen.
• Precisielandbouw:
  AI maakt het mogelijk om op dier- en zelfs individueel niveau te handelen, waardoor bijvoorbeeld de voerbehoefte nauwkeurig kan worden afgestemd.

Concrete AI-toepassingen in de Nederlandse veeteelt

Er zijn diverse AI-toepassingen in ontwikkeling en gebruik in de Nederlandse veeteelt. Hieronder enkele voorbeelden:

• Gezondheidsmonitoring:
  Dit is een van de meest veelbelovende toepassingen van AI.
  Door middel van sensoren, camera’s en algoritmes kunnen afwijkingen in gedrag, beweging, temperatuur en ademhaling van dieren vroegtijdig worden gedetecteerd. Dit maakt het mogelijk om snel in te grijpen bij ziektes en het antibioticagebruik te verminderen.
  • DeLaval DeepBlue:
    Dit AI-systeem van DeLaval analyseert data van aangesloten melkveebedrijven wereldwijd en identificeert trends en patronen in bijvoorbeeld gezondheid en vruchtbaarheid. Het systeem leert continu bij door machine learning.
  • Connecterra (Ida):
    Het Ida-systeem van Connecterra maakt gebruik van sensoren die om de nek van koeien worden gehangen. Deze sensoren meten activiteit, herkauwen en andere parameters. AI-algoritmes analyseren deze data en geven veehouders inzicht in de gezondheid en het welzijn van hun vee.
• Voeroptimalisatie:
  AI kan helpen bij het bepalen van de optimale samenstelling van het voer voor verschillende diergroepen en individuele dieren. Dit leidt tot een betere benutting van het voer en een hogere productie.
• Automatisering van managementtaken:
  AI kan worden ingezet voor het automatisch tellen van vee, het monitoren van de groei en het voorspellen van de melkproductie.
• Klimaatbeheersing in stallen:
  AI kan helpen bij het optimaliseren van het stalklimaat door temperatuur, luchtvochtigheid en ventilatie continu aan te passen aan de behoeften van de dieren.

Voorbeelden van bedrijven en initiatieven:

Naast de eerder genoemde DeLaval en Connecterra zijn er nog andere bedrijven en initiatieven die een belangrijke rol spelen in de ontwikkeling en toepassing van AI in de Nederlandse veeteelt:

• 3Bplus:
  Dit bedrijf richt zich op de toepassing van AI in de agrarische sector, waaronder de veeteelt. Ze ontwikkelen software en systemen voor bijvoorbeeld kwaliteitsmonitoring van gewassen en het optimaliseren van processen in de veehouderij.
• NWO (Nederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek):
  NWO financiert onderzoeksprojecten naar AI in de landbouw en veeteelt, zoals het project LEAP-AI dat zich richt op het efficiënter maken van energie- en waterverbruik in kassen door middel van AI.
• Nederlandse AI Coalitie (NL AIC):
  Deze coalitie heeft een werkgroep Landbouw en Voeding die zich bezighoudt met het identificeren van kansen en uitdagingen voor AI in deze sector.

Gezondheidsmonitoring met AI in detail:

De gezondheidsmonitoring van vee met behulp van AI is een complex maar veelbelovend gebied. Het gaat verder dan alleen het meten van basisparameters zoals temperatuur. AI-systemen kunnen:

• Gedragsveranderingen detecteren:
  Door het analyseren van camerabeelden en sensordata kunnen subtiele veranderingen in het gedrag van dieren worden opgemerkt, zoals verminderde activiteit, afwijkend eetgedrag of veranderingen in de sociale interactie. Deze veranderingen kunnen vroege indicatoren zijn van ziekte.
• Specifieke ziektes herkennen:
  Door machine learning kunnen AI-systemen worden getraind om specifieke ziektes te herkennen op basis van een combinatie van verschillende datapunten. Dit kan bijvoorbeeld mastitis bij koeien of luchtwegproblemen bij varkens betreffen.
• Voorspellende modellen ontwikkelen:
  Door het analyseren van historische data kunnen AI-modellen worden ontwikkeld die het risico op bepaalde ziektes voorspellen. Dit stelt veehouders in staat om preventieve maatregelen te nemen.

Toekomstperspectief:

De toekomst van AI in de Nederlandse veeteelt ziet er rooskleurig uit. Naarmate de technologie zich verder ontwikkelt en de kosten dalen, zullen steeds meer veehouders gebruik gaan maken van AI-oplossingen.

Dit zal leiden tot een efficiëntere, duurzamere en diervriendelijkere veeteelt. Wel is het belangrijk om aandacht te besteden aan ethische aspecten, data privacy en de opleiding van veehouders om met deze nieuwe technologieën om te gaan.

Conclusie:

AI biedt enorme potentie voor de Nederlandse veeteelt. Van gezondheidsmonitoring tot voeroptimalisatie en automatisering, AI draagt bij aan een efficiëntere, duurzamere en diervriendelijkere sector.

Door de samenwerking tussen bedrijven, onderzoekers en veehouders zal de adoptie van AI in de toekomst alleen maar toenemen.