Als Technisch Specialist Gewasbescherming & Biologie Glastuinbouw bij Van Iperen krijg ik van klanten regelmatig foto’s van diverse plagen en schadebeelden doorgestuurd via Whatsapp. De vraag die daarbij hoort is meestal: ‘Weet jij wat dit is, en is het schadelijk voor mijn teelt?’ Als ik de foto open, moet ik soms grinniken om de wazige vlek die de mot moet voorstellen en de bladeren op de achtergrond die haarscherp zijn. Ik vraag de kweker of hij nog in de buurt is van het insect en of hij nogmaals een foto kan sturen. Dit keer in High Definition. De HD-optie in WhatsApp zit verscholen rechtsboven op het scherm nét voor het verzenden en maakt het mij makkelijker een dergelijke vraag te kunnen beantwoorden.
Nee, ik kan de ruim 2400 nachtvlinders die in Nederland voorkomen niet allemaal op naam brengen. Maar het is wel mijn taak om te weten of deze onbekende mot op de foto voor de kweker een reden is om zo snel mogelijk te gaan spuiten of biologie uit te zetten. Daarom maak ik al jaren handig gebruik van de beeldherkenning van Waarneming.nl/ObsIdentify. Na het uploaden van de foto van de mot, geeft deze AI-toepassing een soortnaam en geeft daarbij ook in procenten aan hoe zelfverzekerd hij ervan is dat dit juist is. Natuurliefhebbers door het hele land voeden de database dagelijks met foto’s waar het systeem steeds slimmer van wordt.
Kwekers weten dit soort toepassingen ook steeds vaker te gebruiken, bijvoorbeeld door in een gewasbescherming-Whatsappgroep een foto te uploaden en te vragen: ‘@Meta AI, wat is dit voor insect?’ Een enorm handig hulpmiddel, maar binnen sommige insectenfamilies, zoals bladluizen en sluipwespen, lijken soorten zo sterk op elkaar dat er microscopen of DNA-technieken nodig zijn om ze op soort te brengen. Beeldherkenning komt dan vaak niet verder dan de familie, of kan het simpelweg niet met voldoende zekerheid zeggen.
Ook AI-chatbots zoals ChatGPT spelen een steeds belangrijkere rol in de gewasbescherming. Kwekers gebruiken het steeds vaker om bepaalde vragen te stellen over hun gewasbescherming. Waarom zou je er geen gebruik van maken, als je in een paar klikken een antwoord kunt vinden op hoeveel bladluis een chrysoperla larve eet of vanaf welke temperatuur een nuttige nematode toepasbaar is? Hierbij blijft het altijd belangrijk de bronnen te controleren die de chatbot aanhaalt in de antwoorden. Daarnaast kan ChatGPT ook fouten maken of Latijnse namen door elkaar halen, waardoor een onjuist antwoord ontstaat.
De adviseur gewasbescherming verdwijnt absoluut niet naar de achtergrond door deze ontwikkelingen. Sterker nog, we krijgen meer vraagstukken dan ooit door de omslag van spuiten naar steeds meer biologie. De complexiteit en onvoorspelbaarheid van de natuur zorgen ervoor dat we in de beoordeling van het gewas en de tellingen van nuttigen en plagen nog steeds berusten op de ervaring en kennis van zowel de adviseur als de kweker. Je leert gaandeweg waar je AI wel of niet voor kunt gebruiken. Soms is de balans tussen een plaag en biologie gewoon bijna niet te beoordelen met data, is de informatie niet beschikbaar voor de chatbot omdat het versleuteld zit in betaalde wetenschappelijke artikelen of zit de kennis simpelweg alleen tussen de oren van een select aantal personen.
De kweker heeft me intussen een nieuwe, scherpe foto van de mot gestuurd. AI vertelt me dat het 100% zeker een Gamma-uil (Autographa gamma) is. Ik dubbelcheck even of AI het juist heeft, en bevestig dat het klopt. Door mijn ervaringen gecombineerd met die van collega’s, waarmee ik het pas over deze mot had, kan ik de teler geruststellen en hem een passende oplossing voorleggen.
Dit artikel valt buiten de verantwoordelijkheid van de redactie
