De toepassing van kunstmatige intelligentie (AI) in de landbouw betekent een belangrijke vooruitgang bij het aanpakken van enkele van de meest urgente mondiale uitdagingen. Terwijl de wereld worstelt met bedreigingen voor de voedselveiligheid, klimaatverandering, uitputting van hulpbronnen en tekorten aan arbeidskrachten, is AI naar voren gekomen als een veelzijdige oplossing die de conventionele landbouw transformeert in een slim, datagestuurd ecosysteem. Door de integratie van machine learning-algoritmen en voorspellende analyses maakt AI precisielandbouwpraktijken mogelijk die het gebruik van hulpbronnen optimaliseren en de impact op het milieu verminderen.
Aangezien het Census Bureau van de Verenigde Staten stelt dat de wereldbevolking in 2025 ongeveer 8,1 miljard mensen zal bereiken, en in 2038 9 miljard, is er één ding waar zeker vraag naar zal zijn, en dat zijn planten. Daarom is het integreren van AI in de landbouw, wat wij ‘slimme landbouw’ noemen, nu belangrijker dan ooit. Dit heeft de gewasopbrengsten verhoogd, de kosten verlaagd en commerciële kansen geopend in de hele waardeketen van de landbouw. In deze blog zullen we ontdekken hoe.
Marktuitbreiding: trends die de landbouwsector opnieuw definiëren
De bedrijfswereld beschouwt AI als een strategisch instrument om duurzame groei te bereiken, in lijn te komen met ESG-doelstellingen en door de overheid aangestuurde digitale landbouwinitiatieven te vervullen om klimaatslimme praktijken te bevorderen. Bovendien heeft de snelle integratie van IoT-sensoren, drones en satellietbeelden AI-toepassingen kosteneffectiever en schaalbaarder gemaakt, waardoor zowel agritech-startups als gevestigde spelers zoals John Deere, IBM en Bayer zijn aangetrokken.
Marktonderzoek laat een snelle groei zien: de AI in de landbouwmarkt groeit met dubbele cijfers, aangedreven door precisielandbouwinstrumenten, computervisie-gewasanalyse en landbouwbeheerplatforms die geld verdienen met gegevens en diensten. Diverse grote bedrijven en sleutelspelers ondersteunen de ontwikkeling van agtech. Bovendien geven beleggers de voorkeur aan deze sector omdat deze voorspelbare eenheidseconomie biedt bij kleinschalige financiering. Dit maakt AI in de landbouw tot een veelbelovende sector met reële mogelijkheden om gewassen te commercialiseren en winstgevende inkomensmogelijkheden. Wereldwijd stijgen de gewasopbrengsten als gevolg van de grote vraag. Hier hebben we de top 5 van landen vermeld die statistieken voor voedselgewassen verbouwen.
In 2024 registreerde China een totale graanproductie van ongeveer 706,5 miljoen ton, wat wijst op de sterke landbouwproductie van China. India produceerde in de periode 2023-2024 ongeveer 332,3 miljoen ton voedselgranen, wat een gestage groei in de landbouwsector weerspiegelt. Verwacht wordt dat de Verenigde Staten in 2024 een maïsproductie van ongeveer 377,6 miljoen ton zullen bereiken, en daarmee hun positie als leidende maïsproducent zullen behouden. Brazilië produceert in 2024 bijna 152 miljoen ton sojabonen, waardoor zijn dominantie op de mondiale sojabonenmarkt wordt versterkt. Ondertussen registreerde Indonesië in 2023 meer dan 31,1 miljoen ton padieproductie, waardoor rijst het hoofdgewas in dit land is.
Van het omgaan met veranderlijke klimaatomstandigheden tot het voldoen aan de voedselvraag van een groeiende wereldbevolking: de industrie bevindt zich op een cruciaal moment. Verschillende belangrijke trends definiëren deze snelle integratie en tonen de werkelijke waarde ervan aan.
1. Precisielandbouw op grote schaal
Precisielandbouw heeft het leven van boeren gemakkelijker gemaakt. Met behulp van satellietbeelden, dronedata en sensoren in het veld begrijpen boeren hoe ze op de juiste manier moeten zaaien, bemesten en water geven. Boeren passen geen dekens meer toe omdat ze veldvoorschriften hebben, wat niet alleen de opbrengst verhoogt, maar ook kosten bespaart. Deze precisieaanpak wordt toegepast door grote bedrijven voor rijgewassen en gespecialiseerde boeren, omdat het de marges per hectare direct vergroot en tegelijkertijd de duurzaamheidsdoelstellingen ondersteunt.
Volgens het Amerikaanse ministerie van Landbouw (USDA) rapporteren boerderijen die precisietechnologie toepassen een opbrengststijging van meer dan 25% en een verlaging van de inputkosten met bijna 15% in 2024. Spelers uit de sector, waaronder John Deere en Trimble Agriculture, integreren nu AI-algoritmen met GPS en sensornetwerken om real-time veldkaarten te creëren, waardoor zaaien en irrigatie met variabele doseringen mogelijk worden. Precisielandbouw is een op gegevens gebaseerde specifieke landbouw, die tegenwoordig een mondiale behoefte is om de toenemende mondiale vraag naar voedsel te beheren en duurzame doelen te bereiken.
2. Autonome robotica en verbetering van het personeelsbestand
Autonome robots en gereedschappen die op boerderijen werken en worden bestuurd door AI, zijn niet langer een probleem in het laboratorium. Geautomatiseerde systemen, zoals wiedrobots en autonome veehoeders, fungeren als een brug naar het tekort aan arbeidskrachten in veel landen en zorgen voor duurzame veldoperaties tegen lagere kosten. Onlangs hebben AI-ondersteunde robotherders aangetoond hoe autonomie het weidebeheer en het dierenwelzijn optimaliseert en tegelijkertijd de operationele kosten verlaagt. Volgens het Japanse ministerie van Landbouw, Bosbouw en Visserij hebben slimme robotsystemen in proefprojecten in 2023 de landbouwproductiviteit met meer dan 20% verhoogd. Naïo Technologies en Yanmar zijn de toonaangevende bedrijven die autonome systemen leveren in Europa en Azië. Autonome systemen kunnen herhaaldelijk onder stress functioneren in gevaarlijke situaties. Dit vertegenwoordigt een geweldige kans voor de productie van gewassen op industriële schaal, omdat het niet alleen de efficiëntie van de gewasopbrengst verhoogt, maar ook een permanente kwaliteit garandeert.
3. Slimmere besluitvormingssystemen en landbouwplatforms
Ongediertebesmettingen kunnen gewassen niet langer beschadigen, omdat de wetenschap nu slimmere hulpmiddelen voor landbouwbeheer heeft ontwikkeld die voorspellende beoordelingen bieden van het weer, markten en telemetrie om nauwkeurige timing voor het planten te begrijpen, waarschuwingen over ziekterisico’s en meer. Deze verschuiving naar platforms creëert grotere mogelijkheden om terugkerende inkomsten in de landbouw te genereren. Nieuw gelanceerde digitale platforms, waaronder Climate FieldView en BASF Xarvio, stellen boeren in staat de gewasomstandigheden te visualiseren, scenario’s te simuleren en in realtime voorspellende inzichten te ontvangen. Overheden over de hele wereld implementeren dit platform ook. De Europese Unie heeft bijvoorbeeld verschillende stappen gezet om de digitalisering in de landbouw te integreren met het oog op slimmere besluitvorming. Het AgriDataSpace-project, steun voor Digital Innovation Hubs (DIH’s) en de ontwikkeling van ‘digitale ecosystemen’ zijn manieren om AI in de landbouw te integreren om de efficiëntie, duurzaamheid en concurrentiekracht tegen 2024 te vergroten.
4. Edge AI-integratie
Op plaatsen waar connectiviteit onvoldoende is, zijn geavanceerde AI-tools beschikbaar. Uit onderzoek van verschillende organisaties blijkt dat meer dan 55% van de boerenbedrijven in ontwikkelingslanden geen stabiele internettoegang heeft, waardoor edge-based analyses van cruciaal belang zijn. Deze geavanceerde AI-tools worden doorgaans ter plaatse ingezet en helpen bij het detecteren van bodemtypes, plaagpatronen en gewasopbrengstpotentieel. Intel en Ceres Imaging behoren tot de toonaangevende bedrijven die pionieren op het gebied van edge-systemen met laag vermogen die drone- of cameragegevens rechtstreeks in het veld verwerken. Deze slimme tools ter plaatse zijn betaalbaar en stellen kleine boeren in staat inzichten te verwerven door snellere, kosteneffectievere landbouwactiviteiten.
Laatste gedachten – Praktische oplossingen met een veelbelovende investeringstoekomst
Met AI-voorspellingen in de landbouw kunnen boeren gewasverspilling verminderen, de teelttijd en logistiek vergroten, evenals verliezen in de koudeketen. Bedenk dat ongeveer 13% van het voedsel verloren gaat voordat het de winkels bereikt, en dat ruim 19% wordt verspild op detailhandels- en consumentenniveau. Met slimmere voorraad- en routeringsbeslissingen kunnen toekomstige investeerders en marktdeelnemers duurzaamheids- en margevoordelen behalen. Bovendien is AI in de landbouw geen theorie; dat is de fundamentele waarheid van de toekomst.
Bron: https://www.researchnester.com/reports/artificial-intelligence-in-agriculture-market/3642
