The Netherlands
April 30, 2020
Every grower’s ultimate goal is to maximize the yield and quality of his crop while minimizing the use of resources, to save costs. Exactly this is the mission of the teams competing in Wageningen University’s Autonomous Greenhouse Challenge, only then without ever entering the greenhouse.
So far, the challenge is progressing very well for team AuTomatoes, consisting of consultants, data scientists, engineers, researchers, and students from TU Delft, Van der Hoeven Horticultural Projects, KeyGene, and Hoogendoorn Growth Management. They harvested their first tomatoes a while ago, and the results still look promising.
What is the secret of the team’s success? Who are they, and how do they do it?
KeyGene is a research company company, specialized in, amongst others, plant phenotyping and molecular breeding for the development of crop innovations. They aim to support plant breeders in optimizing crop yield and quality. For the Autonomous Greenhouse Challenge, KeyGene contributes to the team by means of their knowledge about computer-based plant phenotyping and their ability to develop and exploit next level image analysis techniques. Using cameras, the plant behavior is translated into relevant data. Data scientist Niek Bouman uses machine vision to extract the relevant data from the camera images. This data is then used by Hoogendoorn to improve the (AI) algorithms in order to optimize the growth climate.
Hoogendoorn Growth Management was founded over 50 years ago, providing them with a lot of experience and knowledge about horticultural automation, climate control and data analysis. With their automation solutions they enable growers to control their growth climate in an optimal way. Hoogendoorn consultant Rene Beerkens has 20 years of experience in climate control. He shares his extensive knowledge with the team and works on building new, simple, yet intelligent controls.
Data analysts Evripidis Papadopoulos and Gerdine van Donge are engaged in the development of new and intelligent algorithms to improve irrigation and greenhouse equipment control. In addition, Gerdine uses her out of the box way of thinking to improve several ideas from team members and Evripidis translates the feedback from the crop into data an based on this takes decisions about stem density and crop handling.
In short, KeyGene translates plant behavior into valuable data by means of, amongst others, cameras. This data is used by Hoogendoorn to improve the algorithms used to control the growth factors, in order to optimize the greenhouse climate according to the plants’ needs. Combined with the applied and fundamental knowledge of Van der Hoeven and TU Delft, the team possesses the multidisciplinary knowledge needed to succeed in the Autonomous Greenhouse Challenge.
Are you curious about the further course of team AuTomatoes in the Autonomous Greenhouse Challenge? Follow the team’s progress via LinkedIn and Instagram!
View the video
Plantgedrag vertaald in data om algoritmen te optimaliseren
Het doel van iedere teler is om de opbrengst en kwaliteit van zijn gewas te maximaliseren met minimaal gebruik van grondstoffen om kosten te besparen. Dit is precies de missie van de teams die deelnemen aan de Autonomous Greenhouse Challenge van de Wageningen Universiteit, maar dan zonder een stap in de kas te zetten.
Tot nu toe verloopt de challenge heel goed voor team AuTomatoes, bestaande uit consultants, data scientists, engineers, onderzoekers en studenten van TU Delft, Van der Hoeven Horticultural Projects, KeyGene en Hoogendoorn Growth Management. Een tijdje geleden hebben ze hun eerste tomaten geoogst en de resultaten zien er nog steeds veelbelovend uit.
Wat is het geheim van het succes van het team? Wie zijn ze en hoe doen ze het?
KeyGene is een onderzoeksbedrijf, gespecialiseerd in onder andere plantfenotypering en moleculaire veredeling voor de ontwikkeling van gewasinnovaties. Ze helpen plantenveredelaars bij het optimaliseren van gewasopbrengst en -kwaliteit. Voor de Autonomous Greenhouse Challenge draagt KeyGene bij aan het team door middel van hun kennis over digitale plantfenotypering en kennis van technieken voor beeldanalyse. Met camera’s wordt het plantgedrag vertaald naar relevante data. Datawetenschapper Niek Bouman gebruikt machine vision om relevante data uit de camerabeelden te halen. Deze gegevens worden vervolgens door Hoogendoorn gebruikt om de (AI) algoritmen te verbeteren, om zo het groeiklimaat te optimaliseren.
Hoogendoorn Growth Management is meer dan 50 jaar geleden opgericht en heeft in deze jaren veel ervaring en kennis opgedaan over tuinbouwautomatisering, klimaatregeling en data-analyse. Met hun automatiseringsoplossingen stellen ze telers in staat om hun groeiklimaat op een optimale manier te regelen. Hoogendoorn consultant Rene Beerkens heeft 20 jaar ervaring in klimaatregeling. Hij deelt zijn uitgebreide kennis met het team en werkt aan het bouwen van nieuwe, eenvoudige, maar intelligente regelingen.
Data-analisten Evripidis Papadopoulos en Gerdine van Donge zijn betrokken bij de ontwikkeling van nieuwe en intelligente algoritmen om de irrigatie en aansturing van de kasapparatuur te verbeteren. Daarnaast gebruikt Gerdine haar “out of the box” manier van denken om verschillende ideeën van teamleden te verbeteren, en Evripidis vertaalt de feedback van het gewas in data en neemt op basis hiervan beslissingen over stengeldichtheid en de behandeling van het gewas.
Kortom, KeyGene vertaalt plantgedrag in waardevolle data door middel van onder andere camera’s. Deze data wordt door Hoogendoorn gebruikt om de algoritmen die de groeifactoren regelen te verbeteren en zo het kasklimaat te optimaliseren volgens de behoefte van het gewas. In combinatie met de toegepaste en fundamentele kennis van Van der Hoeven en TU Delft beschikt het team over de multidisciplinaire kennis die nodig is om succesvol te zijn in de Autonomous Greenhouse Challenge.
Ben je benieuwd naar de andere teamleden en het verdere verloop van de Autonomous Greenhouse Challenge van team AuTomatoes? Volg de voortgang van het team via LinkedIn en Instagram!
Species
