De toepassing van kunstmatige intelligentie (AI) in de landbouw vertegenwoordigt een cruciale 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 intelligent, 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 beweert dat de wereldbevolking in 2025 ongeveer 8,1 miljard mensen telde, en in 2038 de 9 miljard zal bereiken, zal er zeker vraag zijn naar één ding, en dat zijn gewassen. Daarom is het integreren van AI in de landbouw, wat wij ‘slimme landbouw’ noemen, nu belangrijker dan ooit. Het verbetert nu al de opbrengsten, verlaagt de kosten en opent commerciële kansen in de hele waardeketen van de landbouw, en in deze blog zullen we ontdekken hoe.
Marktuitbreiding: trends die de landbouwsector opnieuw definiëren
Bedrijven beschouwen AI als een strategisch instrument om duurzame groei te bereiken, in lijn te komen met ESG-doelstellingen en tegemoet te komen aan door de overheid aangestuurde digitale landbouwinitiatieven die klimaatslimme praktijken bevorderen. Bovendien heeft de snelle integratie van IoT-sensoren, drones en satellietbeelden AI-toepassingen kostenefficiënter en schaalbaarder gemaakt, waardoor zowel startende agritech-bedrijven als gevestigde spelers als John Deere, IBM en Bayer zijn aangetrokken.
Uit marktonderzoek blijkt een levendige groei: de markt voor AI in de landbouw groeit met dubbele cijfers, aangedreven door instrumenten voor precisielandbouw, gewasanalyses met computervisie en platforms voor landbouwbeheer die geld verdienen met gegevens en diensten. Verschillende grootste ondernemingen en belangrijke spelers ondersteunen de ontwikkeling van agtech. Bovendien geven investeerders een grote voorkeur aan deze sector, omdat deze een voorspelbare eenheidseconomie biedt bij start-to-scale financiering. Dit maakt AI in de landbouw tot een veelbelovende sector met een tastbaar pad om de gewasopbrengst te commercialiseren en lucratieve inkomstenmogelijkheden te bieden. Wereldwijd stijgt de gewasopbrengst als gevolg van de enorme vraag. Hier hebben we de top 5 van landen vermeld die statistieken over gewassen cultiveren.
In 2024 noteerde China een totale graanproductie van ongeveer 706,5 miljoen ton, wat de sterke landbouwproductie onderstreept. India produceerde in de periode 2023-2024 in totaal ongeveer 332,3 miljoen ton voedselgranen, wat een gestage groei in de landbouwsector weerspiegelt. De Verenigde Staten behaalden in 2024 een geschatte maïsproductie van ongeveer 377,6 miljoen ton en handhaafden daarmee hun positie als toonaangevende maïsproducent. Brazilië produceerde in 2024 bijna 152 miljoen ton sojabonen, wat zijn dominantie op de mondiale sojabonenmarkt versterkte. Ondertussen registreerde Indonesië in 2023 een productie van meer dan 31,1 miljoen ton padie (rijst), wat onderstreept dat rijst een hoofdgewas in het land is.
Van het navigeren door volatiele klimaatomstandigheden tot het voldoen aan de voedselbehoefte van een groeiende wereldbevolking: de industrie bevindt zich op een cruciaal moment. Verschillende belangrijke trends definiëren deze snelle integratie en demonstreren de tastbare waarde ervan.
1. Precisielandbouw op schaal
Precisielandbouw heeft het leven van de boeren gemakkelijker gemaakt. Met behulp van satellietbeelden, dronegegevens en sensoren in het veld begrijpen boeren de exacte manier van zaaien, bemesten en irrigeren. Boeren passen niet langer deken toe omdat ze veldvoorschriften kunnen hebben, wat niet alleen de gewasopbrengst verhoogt, maar ook de kosten verlaagt. Deze precisiebenadering wordt toegepast door zowel grote rijteeltbedrijven als gespecialiseerde telers, omdat het de marge per hectare direct verbetert en tegelijkertijd duurzaamheidsdoelstellingen ondersteunt.
Volgens het Amerikaanse ministerie van Landbouw (USDA) rapporteren boerderijen die precisietechnologieën toepassen een opbrengststijging van meer dan 25% en een verlaging van de inputkosten van bijna 15% in 2024. De spelers in de sector waar John Deere en Trimble Agriculture bij betrokken zijn, integreren nu AI-algoritmen met GPS en sensornetwerken om real-time veldkaarten te creëren, waardoor zaaien en irrigatie met variabele snelheid mogelijk wordt. Bij precisielandbouw draait alles om datagestuurde specifieke landbouw, wat een huidige mondiale behoefte is om de stijgende mondiale vraag naar voedsel te beheersen en duurzame doelstellingen te verwezenlijken.
2. Autonome robotica en arbeidsvergroting
Robots en autonome tools die op boerderijen werken en worden bestuurd door AI, zijn niet meer iets dat in laboratoria opvalt. Geautomatiseerde systemen, zoals wiedrobots en autonome veehoeders, fungeren als een brug voor het tekort aan arbeidskrachten waar meerdere landen mee kampen en zorgen voor continu veldwerk tegen lagere kosten. Onlangs hebben AI-ondersteunde herdersrobots laten zien hoe autonomie het weidebeheer en het dierenwelzijn optimaliseert en tegelijkertijd de operationele kosten verlaagt. Volgens het Japanse ministerie van Landbouw, Bosbouw en Visserij verbeterden slimme robotsystemen in 2023 de landbouwproductiviteit met meer dan 20% in proefprojecten. Naïo Technologies en Yanmar zijn toonaangevende bedrijven die autonome systemen leveren in Europa en Azië. Autonome systemen kunnen in gevaarlijke situaties herhaaldelijk onder druk werken. Dit is een geweldige kans voor de productie van gewassen op industriële schaal, omdat het niet alleen de efficiëntie van de gewasopbrengst verbetert, maar ook de permanente kwaliteit bevestigt.
3. Slimmere beslissingssystemen en landbouwplatforms
Een plaag kan gewassen niet meer beschadigen, omdat de wetenschap nu slimmere instrumenten voor landbouwbeheer heeft ontwikkeld die voorspellende beoordelingen geven van het weer, de markt en telemetrie om inzicht te krijgen in de nauwkeurige plantagetijd, waarschuwingen over ziekterisico’s en meer. Deze verschuiving naar een platform creëert een grotere mogelijkheid voor het genereren van terugkerende inkomsten in de landbouw. Met de onlangs gelanceerde digitale platforms, waaronder Climate FieldView en BASF Xarvio, kunnen boeren de gewasomstandigheden visualiseren, scenario’s simuleren en in realtime voorspellende inzichten ontvangen. Overheden over de hele wereld passen deze platforms ook toe. De Europese Unie heeft bijvoorbeeld verschillende maatregelen genomen om de digitalisering in de landbouw te integreren voor slimmere besluitvorming. Het AgriDataSpace-project, de steun voor Digital Innovation Hubs (DIH’s) en de ontwikkeling van ‘digitale ecosystemen’ zijn allemaal manieren om AI in de landbouw te combineren om de efficiëntie, duurzaamheid en concurrentiekracht in 2024 te vergroten.
4. De integratie van Edge AI
Op plaatsen waar de connectiviteit tekortschiet, komen de edge AI-tools aan bod. Uit verschillende organisatiestudies blijkt dat meer dan 55% van de landbouwbedrijven in ontwikkelingslanden geen stabiele internettoegang heeft, waardoor edge-based analyses van cruciaal belang zijn. Deze geavanceerde AI-tools worden meestal ter plaatse ingezet en helpen bij het detecteren van het bodemtype, de plaagpatronen en het potentieel van de gewasopbrengst. 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 intelligente tool ter plaatse is betaalbaar en stelt kleine boeren in staat inzicht te verwerven door snellere, kostenvriendelijkere landbouwactiviteiten.
Laatste gedachten – Een praktische oplossing met een veelbelovende toekomst voor investeringen
Met AI-voorspellingen in de landbouw kunnen boeren gewasverspilling verminderen, de teeltperiode en logistiek verbeteren en verliezen in de koudeketen verminderen. Gezien het feit dat grofweg 13% van het voedsel verloren gaat voordat het de winkels bereikt, en nog eens ruim 19% wordt verspild op detailhandels- en consumentenniveau. Met slimmere voorraad- en routeringsbeslissingen kunnen toekomstige investeerders en marktspelers zowel duurzaamheids- als margevoordelen behalen. Bovendien is AI in de landbouw geen theorie; het is de fundamentele waarheid van de toekomst.
Bron: https://www.researchnester.com/reports/artificial-intelligence-in-agriculture-market/3642
