Nederlandse bedrijven en onderzoekers gaan met behulp van kunstmatige intelligentie het bodemleven in akkers en weiden leren voorspellen en verbeteren. Doel is daarmee duurzamer voedsel te produceren.
Om daarin grote stappen te zetten, krijgt een consortium van onderzoekers, bedrijven en instellingen vier miljoen euro subsidie van onderzoeksfinancier NWO.
Intensieve landbouw zet het bodemleven onder druk. Onder meer biologen van de Universiteit Utrecht gaan bekijken hoe landbouwgronden hun multifunctionaliteit terug kunnen krijgen. Onder de naam SoilProS gaan zij het bodemleven van Nederlandse landbouwgronden in kaart brengen. Dat is een enorme klus, want een handvol grond bevat al gauw zo’n vijfduizend soorten bodemleven en tien miljard individuele organismen.
‘Dit is nog maar het begin van het werk’, zegt SoilProS-leider Wim der Putten, verbonden aan het Nederlands Instituut voor Ecologie (NIOO-KNAW). ‘De biodiversiteit gaan we bewerken met kunstmatige intelligentie om patronen te ontdekken. Die leren ons hoe het bodemleven zijn multifunctionaliteit terug kan krijgen.’
Onderzoekers aan de Universiteit Utrecht richten zich in dit programma op de vraag hoe alle datastromen die uit het onderzoek voortkomen te bundelen zijn. Daarna zullen ze verbanden leggen tussen grondgebruik, ecosysteem-functies en biodiversiteit in de bodem.
‘Tot nu toe gebeurt het integreren van data over bodemleven doorgaans op veel kleinere schaal,’ zegt Basten Snoek, die het Utrechtse deel van het SoilProS leidt. ‘Pas recentelijk zijn onderzoekers begonnen met het op grote schaal combineren van genetische, functionele en ecologische gegevens. Dankzij deze subsidietoekenning kunnen we de integratie van genetische data uitbreiden naar het gebruik van, en de soortenrijkdom in de grond.’
Traditie
Nederland kent een lange traditie van bodemonderzoek. Tot voor kort was dat programma gericht op het meten van de chemische en fysische bodemeigenschappen. Het SoilProS-initiatief gaat hier een belangrijk onderdeel aan toevoegen: biologische bodemanalyses. Op dit moment worden die al wel uitgevoerd, maar de interpretatie van de gegevens vormt een groot knelpunt. Dit gaat SoilProS oplossen met machine learning en netwerkanalyses.
