Plant-als-Sensor
Gearbox Innovations en Koppert Cress ontwikkelen een generieke oplossing die planten als sensoren inzet voor real-time monitoring van plantgezondheid en -groei in gecontroleerde teeltomgevingen.
Projectdetails
Inleiding
Projectpartners Gearbox Innovations en Koppert Cress ontwikkelen een economisch rendabele en generieke oplossing voor de TENUsector om de plant zelf als ‘sensor’ in te zetten.
Technologie en Toepassing
Een combinatie van Machine Learning en Hyperspectraal Imaging meet direct de processen in de plant zelf, en daarmee dus de plantgezondheid en plantgroei tijdens de teelt. Het is onafhankelijk van teeltsystemen, sensortechnieken of telerservaring en daarmee toepasbaar in alle vormen van ‘controlled environment agriculture’, zoals kas of indoor farming.
Mogelijkheden van de Plant-als-Sensor
Met de Plant-als-Sensor is het mogelijk om:
- Plantgezondheid en plantprestaties tijdens de groei real-time te monitoren.
- Ziekten en plagen tijdens de groei vroegtijdig te detecteren.
- Plantkwaliteit (nutriënten, gezondheid) en inhoudsstoffen tijdens de groei te meten.
Beslissingsondersteuning voor Telers
Dit biedt beslissingsondersteuning voor telers om:
- De gewas- en productkwaliteit te verbeteren door verdere teeltoptimalisatie.
- De teeltduur te verlagen zonder concessies aan productkwaliteit.
- Het energieverbruik in de teelt te verlagen.
- Uitval te verminderen dankzij early warning rond plantgezondheid.
- Het teeltproces te uniformeren en te waarborgen.
- De kwaliteitscontrole te verbeteren en te objectiveren.
Toegankelijkheid voor Personeel
Ook is minder specifieke kennis nodig, waardoor (nieuw) personeel na een korte introductie direct inzetbaar is voor het beoordelen van kwaliteit en uitgangscontrole. Dit vergroot de toegangsmogelijkheden van potentiële arbeidskrachten.
Samenwerking
De samenwerking is een co-creatie tussen technologiepionier en -ontwikkelaar Gearbox Innovations en Koppert Cress als innovatieve kweker. Technologiepartner Gearbox is pionier op het gebied van AI en vision oplossingen voor teeltautomatisering en gewend om voor en met telers oplossingen te ontwikkelen. Koppert Cress is een expert in de teelt van cressen en andere microplanten en innoveert continu om de teelt te optimaliseren en verduurzamen.
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
Subsidiebedrag | € 288.400 |
Tijdlijn
Startdatum | Onbekend |
Einddatum | Onbekend |
Subsidiejaar | 2022 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- Gearbox Innovations B.V.penvoerder
- Koppert Cress B.V.
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT R&D AI
Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
---|---|---|---|---|
AI Driver CoachHet project ontwikkelt de AI Driver Coach om chauffeurscoaching, onderhoud en planning te optimaliseren, met als doel de transportsector te verbeteren en leiderschap te versterken. | MIT R&D AI | € 183.435 | 2023 | Details |
Lumi Screening – intuitive holograms for (preventive) healthcareAugmedit en Prescan ontwikkelen Lumi Screening, een technologie die lage-informatie-dichtheid MRI's omzet in interactieve hologrammen voor betere diagnose, educatie en besluitvorming in de gezondheidszorg. | MIT R&D AI | € 239.694 | 2023 | Details |
AI to render the best clinical trial design for a novel RNA therapy.Het ANTENA-project ontwikkelt een AI-platform om de optimale klinische studiepopulatie voor een nieuwe RNA-medicatie te identificeren, met als doel kosten en risico's van klinische proeven te verlagen. | MIT R&D AI | € 199.700 | 2023 | Details |
Onderwijsleerdoelen met AI koppelen aan leerinhoudHet project ontwikkelt een AI-model om betrouwbare educatieve content automatisch te koppelen aan leerdoelen, waardoor het onderwijs efficiënter lesmateriaal kan vinden. | MIT R&D AI | € 105.016 | 2023 | Details |
AI Driver Coach
Het project ontwikkelt de AI Driver Coach om chauffeurscoaching, onderhoud en planning te optimaliseren, met als doel de transportsector te verbeteren en leiderschap te versterken.
Lumi Screening – intuitive holograms for (preventive) healthcare
Augmedit en Prescan ontwikkelen Lumi Screening, een technologie die lage-informatie-dichtheid MRI's omzet in interactieve hologrammen voor betere diagnose, educatie en besluitvorming in de gezondheidszorg.
AI to render the best clinical trial design for a novel RNA therapy.
Het ANTENA-project ontwikkelt een AI-platform om de optimale klinische studiepopulatie voor een nieuwe RNA-medicatie te identificeren, met als doel kosten en risico's van klinische proeven te verlagen.
Onderwijsleerdoelen met AI koppelen aan leerinhoud
Het project ontwikkelt een AI-model om betrouwbare educatieve content automatisch te koppelen aan leerdoelen, waardoor het onderwijs efficiënter lesmateriaal kan vinden.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
---|---|---|---|---|
Ontwikkeling automatische planten poot machinelijn voor de vollegronds land- en tuinbouwMachinnova onderzoekt de haalbaarheid van een automatische plantpootmachine om de uitval van jonge gewassen te verminderen en de arbeidsomstandigheden in de vollegrondsgroenteteelt te verbeteren. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2023 | Details |
PlensorHet project ontwikkelt een innovatieve sensortechnologie voor real-time, non-invasieve metingen aan planten, zodat telers hun teeltstrategieën kunnen optimaliseren met AI-ondersteunde data. | MIT R&D Samenwerking | € 198.975 | 2023 | Details |
Monitoringsysteem obv big data technieken gericht op gezonde voedingsschema's voor de tuinbouwPower2Plants ontwikkelt een monitoringsysteem op basis van big data en machine learning om planten nauwkeurig te voeden, verspilling te verminderen en gewasgezondheid te verbeteren. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2021 | Details |
Monitoringsysteem obv big data technieken gericht op gezonde voedingsschema's voor de tuinbouwHet project ontwikkelt een monitoringsysteem voor optimale voedingsschema's in de tuinbouw, gericht op plantgezondheid en efficiëntie. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2021 | Details |
Ontwikkeling automatische planten poot machinelijn voor de vollegronds land- en tuinbouw
Machinnova onderzoekt de haalbaarheid van een automatische plantpootmachine om de uitval van jonge gewassen te verminderen en de arbeidsomstandigheden in de vollegrondsgroenteteelt te verbeteren.
Plensor
Het project ontwikkelt een innovatieve sensortechnologie voor real-time, non-invasieve metingen aan planten, zodat telers hun teeltstrategieën kunnen optimaliseren met AI-ondersteunde data.
Monitoringsysteem obv big data technieken gericht op gezonde voedingsschema's voor de tuinbouw
Power2Plants ontwikkelt een monitoringsysteem op basis van big data en machine learning om planten nauwkeurig te voeden, verspilling te verminderen en gewasgezondheid te verbeteren.
Monitoringsysteem obv big data technieken gericht op gezonde voedingsschema's voor de tuinbouw
Het project ontwikkelt een monitoringsysteem voor optimale voedingsschema's in de tuinbouw, gericht op plantgezondheid en efficiëntie.