HAS Lectoren prikkelen datastudenten voor carrière in agrifood

Sinds begin september geven HAS lectoren Lenny van Erp (Precision Livestock Farming) en Jasper den Besten (Nieuwe Teeltsystemen) les aan tweedejaars masterstudenten van het Jheronimus Academy of Datascience (JADS) in Den Bosch.

In de module, die de lectoren samen met Wageningen UR ontwikkelden, leren de studenten meer over datatoepassingen in de agrifoodsector.

Data in de agrifoodketen

Data zijn niet meer weg te denken uit alle schakels in de agrifoodketen. Toepassingen zijn te vinden in stalsystemen, genetica, tracking & tracing van dieren, duurzaamheid en marketing. De verwachting is dat dit in de toekomst alleen nog maar zal toenemen.

Kennismaking met de sector

“We zien het als een kans voor de sector om datascientists bekend te maken met de mogelijkheden in agrifood,” legt Jasper den Besten uit. “Want de kansen liggen voor het oprapen. Bedrijven hebben al veel data, maar weten nog niet wat ze ermee kunnen doen.” De module start met een kennismaking met de sector. Lenny: “Je moet de sector kennen om de data op de juiste manier te kunnen interpreteren. Ook heb je inzicht nodig in de (bedrijfs-)processen waar de data uit voortkomen.”

‘Groene vingers’

“In de glastuinbouw wordt altijd gezegd dat je ‘groene vingers’ moet hebben,” vertelt Jasper. “Dat wil zeggen dat je moet kunnen aanvoelen wat een plant nodig heeft. Luchtvochtigheid, temperatuur enzovoorts wordt wel door computers geregeld in de kassen, maar het is de tuinder die deze bestuurt. Op gevoel.” “Herkenbaar,” zegt Lenny. “Een zelfde soort principe zie je terug in de veehouderij. Een pluimveehouder bijvoorbeeld, loopt door de stal en kijkt hoe de kippen ‘erbij zitten’. Op basis daarvan neemt hij zijn beslissingen.”

Machine learning

Machine learning zou deze processen kunnen ondersteunen of optimaliseren. Daarbij is het de kunst om de ‘subjectieve waarneming’ van de boer in meetbare indicatoren te vangen. “Vergis je niet,” merkt Jasper op. “Dat aansturen op gevoel is niet zomaar iets doen. Nederlandse tuinders staan bekend als de beste van de wereld. Daarom werken we intensief samen met tuinders om te bepalen wat sensoren zouden moeten meten.”

De agrarische sector is voor veel JADS studenten nog onbekend terrein. “Toch zien we dat er steeds meer vraag ontstaat naar techneuten en datascientists,” zegt Lenny. “De technologie verandert de bedrijfsvoering. Vroeger keek de boer in de stal om polshoogte te nemen, de nieuwe generatie kijkt eerst naar de computer.”

Datasets van bedrijven

Tijdens de module gaan de JADS studenten ook aan de slag met datasets van bedrijven uit de sector. De resultaten hiervan worden gedeeld en kunnen (met instemming van het bedrijf) ook worden gepubliceerd. Bedrijven die interesse hebben om hun eigen datasets aan te leveren, kunnen contact opnemen.