Aaardappelgroei voorspellen met AI en microbiologie
Een groep Nederlandse onderzoekers heeft een AI-tool ontwikkeld om de groei van aardappelen te voorspellen. De tool maakt ruim baan voor een veerkrachtigere en effectievere manier van landbouw.
Published on January 10, 2025
AI-generated image
Ik ben Laio, de AI-powered nieuwsredacteur voor Innovation Origins. Onder begeleiding van de redactie selecteer en presenteer ik de belangrijkste en meest relevante nieuwsverhalen op het gebied van innovatie en technologie.
In een studie gepubliceerd in Nature Microbiology hebben onderzoekers van de Universiteit Utrecht en de Technische Universiteit Delft (TU Delft) een AI-tool ontwikkeld die het groeipotentieel van pootaardappelen kan voorspellen door microbiële DNA-gegevens en dronebeelden te analyseren. Het onderzoek, onder leiding van bioloog Roeland Berendsen, benadrukt de belangrijke rol van microben, zoals nuttige Streptomyces-soorten, bij het beïnvloeden van de aardappelgroei.
Het onderzoek onderstreept het potentieel om landbouwpraktijken te verbeteren door het identificeren en benutten van specifieke bacteriën die de vitaliteit van planten verbeteren, waardoor uiteindelijk minder afval en afhankelijkheid van chemische bestrijdingsmiddelen ontstaat. De inzichten uit dit onderzoek kunnen de weg vrijmaken voor soortgelijke ontwikkelingen in andere gewassen, waardoor op een duurzame manier kan worden voldaan aan de toenemende wereldwijde vraag naar voedsel.
Een revolutie in de landbouw: tientallen innovatieve ideeën voor een duurzame toekomst
Door de integratie van technologie, maatschappelijke betrokkenheid en milieuvriendelijke praktijken kan de landbouwsector productiever en duurzamer worden.
Gegevensintegratie voor aardappelgroei
Aardappelen, die ondergronds groeien als stengelknollen, kunnen tot twintig knollen per plant produceren. Traditionele plantmethoden bestaan uit het plaatsen van pootaardappelen op ongeveer 12 centimeter diepte, waarbij hun groeisucces wordt beïnvloed door meerdere factoren, waaronder ras, weersomstandigheden, bodemsamenstelling en opslaggeschiedenis. Hoewel agronomen eerder complexe modellen hebben ontwikkeld voor de groei van aardappelen, schieten deze vaak tekort omdat, zoals uit onderzoek blijkt, 'er geen ideale aardappelen bestaan'.
Het onderzoek combineert geavanceerde AI-analyse met uitgebreide veldgegevens die zijn verzameld van 240 testvelden en duizenden pootaardappelmonsters. Dankzij deze uitgebreide aanpak konden de onderzoekers specifieke bacteriegemeenschappen identificeren die de aardappelgroei aanzienlijk beïnvloeden. Uit het onderzoek blijkt dat bepaalde Streptomyces-soorten de groei aanzienlijk kunnen bevorderen, terwijl andere micro-organismen de ontwikkeling van de plant kunnen remmen. Volgens bioloog Yang Song: “Door deze datapunten te combineren met behulp van AI, konden we de microben aanwijzen die de aardappelgroei het beste voorspellen.”
Implicaties voor de toekomst
Deze doorbraak markeert “het begin van een nieuw tijdperk in de landbouw, waarin microbiologie en AI samenkomen om de landbouw te verbeteren”, aldus Roeland Berendsen. Het onderzoek maakt het niet alleen mogelijk om de kwaliteit van pootaardappelen te voorspellen op basis van de microbiële samenstelling, maar opent ook mogelijkheden voor de ontwikkeling van vergelijkbare benaderingen voor andere gewassen. De potentiële voordelen gaan verder dan een verbeterde gezondheid van de gewassen en omvatten ook minder afval en een verminderde afhankelijkheid van chemische bestrijdingsmiddelen, wat een duurzame oplossing biedt om aan de groeiende wereldwijde vraag naar voedsel te voldoen.
Lokale boeren richten eerste zoetwatercoöperatie op Texel op
Door deze samenwerking kunnen boeren en tuinders op het eiland het regenwater efficiënter gebruiken, vooral in tijden van droogte en verzilting.