HAALBAARHEID DIGITALISERING BODEMBIOLOGIE ANALYSES

Inleiding

De landbouw heeft zich de afgelopen decennia gespecialiseerd in chemische bodemanalyses. Biologische bodemanalyses zijn toe aan een dringende inhaalslag.

Huidige Methode

De vigerende methode voor het nemen, analyseren en rapporteren van bodemmonsters is relatief complex, arbeidsintensief en traag, met diverse kwetsbare processtappen. De methode is zeker waardevol, maar heeft vanwege de menselijke rol in het huidige proces nog niet de potentie om een nieuwe standaard te worden, zoals DIN.

Alternatieven

Alternatieven voor de huidige benadering zijn teveel gericht op één of slechts enkele bestanddelen. Veel testen worden momenteel nog met de bodemtest van het vooraanstaande SoilBioLab gedaan. Dit laboratorium hanteert de meest uitgebreide testmethode en staat goed aangeschreven op het gebied van rapportages. De methode is marktconform.

Proces

De boer of onderzoeker neemt een fysiek bodemmonster. Dit monster wordt opgestuurd naar een laboratorium. Daar wordt het onderzocht en de rapportage wordt vervolgens digitaal op schrift verstuurd. Het lab houdt de monsters nog enige tijd in archief, waarna ze worden vernietigd. Het hele proces duurt al snel 10 tot 14 dagen en kost momenteel zo’n EUR 180,- per meting.

Data Archivering

Het lab houdt de data in archief, het is echter aan de boer/teler om te waken over reguliere metingen en daaruit voortvloeiende trendanalyses.

Beperkingen van de Huidige Methode

De methode is traag en kent een aantal kritische processtappen:

• Behoud monsterkwaliteit bij versturen
• Inklaring
• Behoud kwaliteit in laboratorium

De methode is relatief duur, zeker als een boer op meerdere punten van zijn areaal de kwaliteit in kaart wil brengen. Daarnaast is de methode lastig naar meta-niveau te tillen voor datavergelijking en trendanalyses.

Vraag naar Betrouwbare Methode

In de markt is men op zoek naar een andere, betrouwbaardere en efficiëntere methode voor bodemmonsters, die het gehele spectrum van microbiologie in kaart brengt.

Innovatie met AI

Datacadabra wil een toepassing ontwikkelen waarbij met gebruik van Artificial Intelligence (AI) algoritmes en software bodems snel, efficiënt en goedkoop in kaart gebracht kunnen worden. Uitslagen van bodemmonsters kunnen via cloud-based data-toepassing snel geaggregeerd worden in een overkoepelend generiek databestand van bodemkwaliteit per regio, provincie, land of zelfs de wereld.