Tech-stapeling en integratie
In plaats van simpelweg technologieën afzonderlijk te testen, richt het Centrum zich op het combineren van oplossingen voor hele landbouwsystemen. Robotica, genetica, agronomie, biologische technologie en AI worden bijvoorbeeld allemaal gezien als potentieel onderling verbonden onderdelen van een holistisch systeem. Zoals Daniel Cross tijdens de paneldiscussie uitlegde, kan een technologie op zichzelf waardevol zijn, maar deze wordt pas transformerend als deze wordt geïntegreerd in een compleet landbouwbedrijf – op schaal.
Dyson Farming heeft de capaciteit en mogelijkheden om dat mogelijk te maken.
Het particuliere bedrijf exploiteert 36.000 hectare in Lincolnshire, Oxfordshire en het zuidwesten, wat betekent dat innovaties snel kunnen evolueren van kleinschalige proeven naar implementatie op het hele landbouwbedrijf. Deze “Learning by Doing”-filosofie – geworteld in de al lang bestaande benadering van innovatie van Sir James Dyson – moedigt experimenten aan en leert van mislukkingen.
Gegevensproblemen overwinnen
Die mentaliteit bepaalt nu al hoe het bedrijf data gebruikt. De afgelopen twee jaar heeft Dyson Farming geïnvesteerd in het bouwen van de infrastructuur die nodig is voor AI-gestuurde landbouw. Van elke machine wordt telemetrie verzameld. Milieumonitoring omvat vogeltellingen, bestuivende insecten, waterkwaliteit en indicatoren voor gewasstress. Het bedrijf heeft zelfs een eigen platform voor landbouwbeheer ontwikkeld om unificatie en interoperabiliteit binnen het hele landbouwsysteem te bieden.
De gemiddelde boer van vandaag kan wel 18 afzonderlijke apps gebruiken om zijn bedrijf te runnen. Dyson’s ambitie is om deze datastromen te consolideren in een uniform intelligentieplatform dat in staat is om in realtime bruikbare inzichten te leveren. En, cruciaal, om ervoor te zorgen dat ze resultaat opleveren.
Volgens Chief Financial Officer Sheener Ooi is de mantra simpel:
Data → Inzicht → Besluit → Actie → Marge.
Ook wordt verwacht dat kunstmatige intelligentie een grote rol zal spelen. Cross gelooft dat AI de productiviteit op de werkplek al verbetert, maar de volgende stap zal komen door ‘agentische AI’: systemen die datasets kunnen verbinden, patronen kunnen identificeren en inzichten kunnen blootleggen die mensen misschien nooit handmatig zullen ontdekken.
