SubsidieMeestersAutonome verwijdering van individuele onkruiden door middel van nieuwe machine learning technieken
Trabotyx onderzoekt de haalbaarheid van een autonome onkruidwieder met machine learning voor efficiënte onkruidverwijdering in akkerbouw.
Projectdetails
Inleiding
Een van de belangrijkste taken voor een akkerbouwer is het goed en op tijd verwijderen van onkruid, zodat het gewas de vrije ruimte krijgt om te groeien.
Probleemstelling
Echter kampen, zowel de biologische als de conventionele akkerbouwers met een groot probleem.
Biologische akkerbouw
De biologische akkerbouwer is afhankelijk van manuele arbeid om onkruid te wieden dat dicht bij de plant staat. Dit is duur en tevens is het moeilijk om (gast)arbeiders te vinden die op de juiste tijd beschikbaar zijn voor dit werk.
Conventionele akkerbouw
De conventionele akkerbouwer is gewend om chemische gewasbestrijdingsmiddelen te spuiten, echter wordt het middelenpakket dat deze akkerbouwers mogen gebruiken steeds minder. Bovendien wil de Europese Unie via de Farm-to-Fork strategie dat per 2030:
- De landbouwsector 50% gewasbeschermingsmiddelen gaat gebruiken.
- Minimaal 25% van de gewassen biologisch zijn geteeld.
Om dit te realiseren en groente en fruit betaalbaar te houden, is dit niet mogelijk zonder vergaande automatisering van akkerbouw in het algemeen en onkruidverwijdering in het bijzonder.
Oplossing
Trabotyx wil akkerbouwers een autonome onkruidwieder leveren die 3 tot 5 hectare per dag wiedt. Voor een akkerbouwer is het belangrijk dat niet alleen de onkruiden langs de rij worden verwijderd, maar juist ook de onkruiden in de rij dicht bij het gewas.
Doel van de haalbaarheidstudie
Met deze haalbaarheidsstudie wil Trabotyx onderzoeken of de machine learning-algoritmes die gebruikt worden voor het rijden met de robot over de akker en het wieden langs een rij met gewassen, gebruikt kunnen worden voor het onkruid wieden in de rij.
Technische en economische haalbaarheid
Bovendien wordt er onderzocht wat de beste manier is om al rijdend individuele onkruiden mechanisch te verwijderen. Deze technische haalbaarheid wordt gecombineerd met een analyse van de economische haalbaarheid.
Vragen
Belangrijke vragen zijn:
- Wat is de maximumprijs van de service waarvoor akkerbouwers deze gaan gebruiken?
- Hoe goed moet de service werken om geaccepteerd te worden door de klant?
- Hoe ziet de businesscase voor zowel akkerbouwer als Trabotyx eruit?
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
| Subsidiebedrag | € 20.000 |
| Totale projectbegroting | € 66.400 |
Tijdlijn
| Startdatum | 1-8-2021 |
| Einddatum | 1-6-2022 |
| Subsidiejaar | 2021 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- Trabotyxpenvoerder
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT Haalbaarheid
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
Autonome verwijdering van individuele onkruiden door middel van nieuwe machine learning techniekenTrabotyx onderzoekt de haalbaarheid van een autonome onkruidwieder met machine learning om efficiënt onkruid te verwijderen en de kosten voor akkerbouwers te optimaliseren. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2021 | Details |
Haalbaarheidsstudie biologische onkruidbestrijdingHet project onderzoekt de haalbaarheid van duurzame, geautomatiseerde onkruidbestrijding voor de biologische agrarische sector. | Mkb-innovati... | € 19.495 | 2024 | Details |
Real-time detectiesysteem voor het grootschalig toepassen van schoffeltechniek binnen de landbouwHet project onderzoekt de haalbaarheid van een geautomatiseerd roboticasysteem voor het schoffelen van gewassen om arbeidsintensieve processen in de landbouw te verbeteren. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2021 | Details |
Autonomous Robots in agroforestryHet project onderzoekt de technische en economische haalbaarheid van robots voor wieden en oogsten in voedselbossen en agroforestry. | Mkb-innovati... | € 19.568 | 2021 | Details |
LUXEED AI onkruidverwijderingsrobotLUXEED Robotics onderzoekt de haalbaarheid van een AI-gestuurd lasersysteem voor duurzame onkruidbestrijding in de landbouw. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2024 | Details |
Autonome verwijdering van individuele onkruiden door middel van nieuwe machine learning technieken
Trabotyx onderzoekt de haalbaarheid van een autonome onkruidwieder met machine learning om efficiënt onkruid te verwijderen en de kosten voor akkerbouwers te optimaliseren.
Haalbaarheidsstudie biologische onkruidbestrijding
Het project onderzoekt de haalbaarheid van duurzame, geautomatiseerde onkruidbestrijding voor de biologische agrarische sector.
Real-time detectiesysteem voor het grootschalig toepassen van schoffeltechniek binnen de landbouw
Het project onderzoekt de haalbaarheid van een geautomatiseerd roboticasysteem voor het schoffelen van gewassen om arbeidsintensieve processen in de landbouw te verbeteren.
Autonomous Robots in agroforestry
Het project onderzoekt de technische en economische haalbaarheid van robots voor wieden en oogsten in voedselbossen en agroforestry.
LUXEED AI onkruidverwijderingsrobot
LUXEED Robotics onderzoekt de haalbaarheid van een AI-gestuurd lasersysteem voor duurzame onkruidbestrijding in de landbouw.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
A fully autonomous solar-powered lightweight weeding robot, using AI for plant recognition, precision contact and contactless weeding methods suited for hard soils, hilly terrains and arid climates.This project develops a solar-powered, AI-driven rover that autonomously identifies and eliminates weeds using innovative methods, promoting organic farming while minimizing environmental impact. | EIC Accelerator | € 2.360.936 | 2024 | Details |
Precisielandbouw met AI-gedreven Planningen en Acties [PAPA]Het project ontwikkelt en valideert AI-modellen voor precisielandbouw om onkruidbestrijding te optimaliseren, gewasopbrengst te verhogen en de efficiëntie van robotsystemen te verbeteren. | Mkb-innovati... | € 306.760 | 2023 | Details |
A Disruptively New Approach to Weed Management Shaping the Future of Sustainable AgricultureOdd.bot is developing a solar-powered, autonomous weed management robot that uses AI to remove weeds sustainably, reducing herbicide use and labor for farmers. | EIC Accelerator | € 1.700.392 | 2023 | Details |
Blueberry NOWAHet project ontwikkelt een autonome gerobotiseerde onkruidbestrijder voor blauwe bessen om arbeidstekorten en hoge kosten te verlagen, en duurzame teelt zonder bestrijdingsmiddelen te bevorderen. | Mkb-innovati... | € 191.051 | 2019 | Details |
Modulair systeem besturing voor onkruidbestrijdingHet project ontwikkelt een totaal beheersconcept voor onkruidbestrijding, inclusief een datagestuurd machinepark en platform, om efficiënte en duurzame oplossingen als service aan te bieden. | Mkb-innovati... | € 200.000 | 2015 | Details |
A fully autonomous solar-powered lightweight weeding robot, using AI for plant recognition, precision contact and contactless weeding methods suited for hard soils, hilly terrains and arid climates.
This project develops a solar-powered, AI-driven rover that autonomously identifies and eliminates weeds using innovative methods, promoting organic farming while minimizing environmental impact.
Precisielandbouw met AI-gedreven Planningen en Acties [PAPA]
Het project ontwikkelt en valideert AI-modellen voor precisielandbouw om onkruidbestrijding te optimaliseren, gewasopbrengst te verhogen en de efficiëntie van robotsystemen te verbeteren.
A Disruptively New Approach to Weed Management Shaping the Future of Sustainable Agriculture
Odd.bot is developing a solar-powered, autonomous weed management robot that uses AI to remove weeds sustainably, reducing herbicide use and labor for farmers.
Blueberry NOWA
Het project ontwikkelt een autonome gerobotiseerde onkruidbestrijder voor blauwe bessen om arbeidstekorten en hoge kosten te verlagen, en duurzame teelt zonder bestrijdingsmiddelen te bevorderen.
Modulair systeem besturing voor onkruidbestrijding
Het project ontwikkelt een totaal beheersconcept voor onkruidbestrijding, inclusief een datagestuurd machinepark en platform, om efficiënte en duurzame oplossingen als service aan te bieden.