‘Dit jaar telen we uien, onkruid is daarbij een groot probleem. Net als bij wortels en erwtjes”, zegt Ard van Gaalen van biologisch akkerbouwbedrijf Biostee uit Zuid-Beijerland. „Die gewassen zijn niet ‘sluitend’, de grond blijft zichtbaar en er valt zonlicht op. Zelfs als een uienplant al ver gegroeid is, kiemen nog nieuwe onkruidplantjes.”
Onkruid concurreert met het gewas om voedingstoffen, zonlicht en vocht. Voor een goede oogst moet Van Galen er vanaf zien te komen. Vóór het gewas opkomt kan hij onkruid in de zaaibeden eenvoudig machinaal verwijderen, maar als de uienplanten eenmaal groeien zit er in de biologische akkerbouw niet veel anders op dan handmatig onkruid plukken.
Voor het plukken heeft Van Galen in mei, juni en juli seizoensarbeiders in dienst. „Zij liggen op hun buik op wat wij ligbedden noemen, met hun hoofd in een steun waardoor ze naar beneden kunnen kijken en hun armen vrij om het onkruid te kunnen pakken.” Met z’n tienen op een rij worden ze voortgetrokken door een trekker. „Het is lichamelijk werk. Een perceel is bij ons zo’n 20 voetbalvelden groot, we beginnen links en twee weken later zijn we aan de rechterkant.”
Het is het soort werk dat een deel van de Tweede Kamer het liefst zou ontmoedigen. De VVD verkondigde dat het aantal arbeidsmigranten in Nederland „beperkt” moet worden. Bedrijven waar arbeidsmigranten werken, moeten investeren in technologische oplossingen, vindt de partij.
Start-ups op bezoek
Van Galen zou best willen dat een robot zijn onkruid wiedt. De afgelopen jaren heeft hij een aantal start-ups op bezoek gehad, die voor hun robot een levensechte testomgeving zochten. „We hebben als laatste een robot gehad die kwam oefenen in de wortelen”, zegt Van Galen. „Dat was een apparaat ter grootte van een zitmaaier. De ondernemers liepen er met hun laptops achteraan om te kijken wat hun robot deed.”
De robot bleek het onkruid en de wortelplanten niet goed uit elkaar te kunnen houden. „Als een machine één of twee plantjes eruit tikt van de zeventig wortelplantjes die op een strekkende meter staan is dat nog niet zo’n probleem”, zegt Van Galen. „Maar vijf of tien wordt te gek, toen dat gebeurde hebben we de actie gestopt.”
De moeilijkheid zit niet in het onkruid verwijderen zelf. Een robot kan prima met een mesje rond het onkruidplantje snijden, er zijn ook robots die het plantje weglaseren of een elektrode erin steken waardoor het plantje heet wordt en doodgaat.
Het lastige is de complexe omgeving op het land. De robot moet verschillende soorten onkruid in alle groeistadia herkennen en kunnen onderscheiden van het gewenste gewas, dat zich ook in uiteenlopende groeistadia bevindt. Hij moet dat kunnen in regen en zonneschijn en in grond die soms nat, soms droog, soms hard en soms zacht is.
Apparatuur om plantjes te herkennen – camera’s, scanners – zijn de laatste jaren in snel tempo goedkoper en beter geworden. De algoritmes – neurale netwerken – die de robot beslissingen laten nemen ook. Maar trainingsdata – foto’s van plantjes – om de algoritmes mee ‘op te leiden’ zijn nog niet goed genoeg. De variëteit van het land is heel moeilijk te vatten.
„Je kunt een neuraal netwerk op 24 velden trainen, maar op veld 25 blijkt het toch weer heel anders te werken”, zegt Gert Kootstra, universitair hoofddocent agrarische robotica aan Wageningen University & Research. „Dat blijkt keer op keer, en dat is een grote hobbel. Want voor een boer geldt dat de apparatuur betrouwbaar moet zijn, anders belandt het aan de kant. De robotica als geheel heeft juist heel veel training nodig, en komt mede hierdoor nu maar mondjesmaat van de grond.”
In de tuinbouw spelen vergelijkbare uitdagingen. Bij tomaten bijvoorbeeld, een gewas waaraan veel onderzoek plaatsvindt omdat er veel uitdagingen tegelijk spelen.
Niet alle tomaten aan een plant zijn tegelijk rijp, een robot moet herkennen welke wel en welke niet rijp zijn. Dat is één opgave, waarmee robots inmiddels best goed uit de voeten kunnen – dankzij veel trainingsdata met duidelijke plaatjes. „Al geldt ook hier: als een robot bij het ene tomatenras goed werk verricht, kan hij bij het andere ras toch weer de mist ingaan”, zegt Kootstra.
Tomaten en andere vruchten
En dan is er de rest van de tomatenplant. „Een tomaat kan best achter een blad hangen”, zegt Kootstra. „Dan registreert de robot hem niet, en dan rijdt hij door. Een mens beweegt continu het hoofd heen en weer om te zien of er toch iets hangt. We proberen de robots nu te leren om verder te kijken als er niets te zien is waar misschien wel iets te verwachten is. Dat is nog heel ingewikkeld.”
Als een robot die rode tomaat dan uiteindelijk gelokaliseerd heeft, moet hij hem kunnen plukken zonder te knijpen. Tomaten en ook veel andere vruchten en groenten zijn kwetsbaar. Een menselijke hand gaat daar goed mee om, die voelt heel veel en kan genuanceerde bewegingen maken. Er worden onder meer wel zachte ‘grippers’ gemaakt waarmee de robot in contact komt met de tomaat, maar er moet nog veel gebeuren voordat een robot het, ook qua snelheid, tegen een mensenhand kan opnemen.
Toch zijn er al allerhande bedrijven die robots voor land- en tuinbouw verkopen. Het zijn vooral kleinere bedrijven. Onkruidplukkers, tomatenplukkers, appelplukkers, zelfs aardbeiplukkers worden in flitsende video’s gedemonstreerd. Hebben die bedrijven allang opgelost waarop de wetenschap nog studeert?
„In die video’s lijken de machines heel succesvol, maar de praktijk valt vaak tegen”, zegt Kootstra. „Ik weet niet van elk bedrijf waar ze zijn natuurlijk, maar ik zie dergelijke video’s al tien jaar en de robots worden zeker beter maar ik ken nog geen commercieel succesvolle producten die onder alle omstandigheden werken. Er komen steeds nieuwe start-ups op, met ingenieurs die veel van de techniek weten maar toch net niet goed genoeg door hebben hoe groot de uitdagingen in de land- en tuinbouw zijn.”
Bij broccoli gaat het goed
„Robotbouwers doen vaak alsof ze al heel veel kunnen”, zegt ook Erik Pekkeriet. Hij is programmaleider vision and robotics aan Wageningen University & Research en werkt in zijn projecten hecht samen met het bedrijfsleven. „Onlangs ging een collega die aan een tomatenrobot werkt naar een beurs en hij kwam helemaal zenuwachtig terug. Een van de bedrijven daar leek al veel verder te zijn. Maar toen ik later met dat bedrijf sprak, bleek dat ze niet al vijf robots verkocht hadden zoals ze verkondigd hadden, maar pas twee. En dat er nog altijd iemand naast hun robot moet lopen.”
„Vergis je niet, heel veel taken in de landbouw gaan al machinematig en er rijden volop robots rond in kassen, zij doen bijna alle logistiek”, zegt Pekkeriet. „Heel veel zwaar werk wordt al met automatisering gedaan. En er zijn gewassen waar het plukken ook al goed gaat. Bij broccoli bijvoorbeeld, een gewas dat je goed ziet zitten.”
Als een machine niet optimaal werkt, stuurt een kweker hem zo weer terug
Een oplossing om ook complexere gewassen automatisch te oogsten ligt misschien in een totaal andere aanpak, denkt Pekkeriet. „Je kunt de robots verbeteren, of de omgeving aanpassen, maar je kunt ook het teeltsysteem omgooien. Op dit moment oogsten we tomaten door ze per stuk te plukken. Je kunt de planten ook in een pot telen, en op een goed gekozen moment de hele plant oogsten. Die ga je dan elders van tomaten ontdoen. Dan moet je op de koop toe nemen dat sommige tomaten nog te groen zijn, die gooi je dan weg. Een belangrijke vraag is wat de opbrengst per vierkante meter dan is. Veel processen in de land- en tuinbouw zijn zo efficiënt mogelijk ingericht, daar moet een nieuwe aanpak tegenop kunnen.”
De belofte van robotica moet misschien ook niet zijn dat een robot de héle oogst overneemt, maar om te beginnen een deel, denken Kootstra en Pekkeriet. „Na een project rond het oogsten van paprika’s waren de betrokken collega’s nogal teleurgesteld”, vertelt Kootstra. „De robot bleek slechts 35 procent van de paprika’s succesvol geoogst te hebben. Later zijn we verder gaan kijken, kan 35 procent ook niet al een businesscase zijn? Het scheelt toch al een aantal werknemers. Ik denk dat we in kleinere stappen moeten denken.”
Niet in beweging
„De sector ziet het ook wel zo”, zegt Pekkeriet. „Maar ze komen niet in beweging voor ze een klinkende businesscase zien. Dat is jammer, want ik denk dat het pas van de grond komt als een grote tuinbouwer zich aan de opgave gaat verbinden. Nu zien we steeds dat het in de adoptiefase van nieuwe apparatuur mis gaat. Als een machine niet optimaal werkt, stuurt een kweker hem zo weer terug. Ze zouden het ook naar zich toe kunnen trekken en samen met de machinebouwer het apparaat kunnen verbeteren door te investeren in het trainen. Ik denk dat het zou helpen als migrantenarbeid minder makkelijk voorhanden is.”
Toch zijn beide onderzoekers optimistisch. „Met de vlucht die AI nu neemt denk ik niet dat het waarnemen nog lang een bottleneck blijft”, zegt Kootstra. „Over vier jaar zie je echt robots over het land rijden”, zegt Pekkeriet. „Voor het wieden, voor ongediertebestrijding… en je zult werktuigen zien die onbemand voortgetrokken worden.”
Akkerbouwer Van Galen hoopt erop. „Ik wil graag een oplossing voor het onkruid. De kosten die we er nu aan hebben zijn te hoog. Wij kunnen er geen chemisch goedje tegenaan gooien, dus zeker om de biologische sector verder van de grond te krijgen is robotisering van belang.”
